T検定 2群 数が違う

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T検定 2群 数が違う. Pythonで対応のあるt検定を行いたいのですが、2つの群のデータ数が異なる場合の対処方法がわかりません。 ``` from scipy import stats stats.ttest_r 分散が等しくないと仮定した2標本による検定 aクラス bクラス 平均 14.57 14.1 分散 0.246.

【平均値の差の検定をしてみました：t検定とベイジアン統計の検定も】地球に接近する小惑星の数の10月と8月の平均値には
【平均値の差の検定をしてみました：t検定とベイジアン統計の検定も】地球に接近する小惑星の数の10月と8月の平均値には from plaza.rakuten.co.jp

分散が等しくないと仮定した2標本による検定 aクラス bクラス 平均 14.57 14.1 分散 0.246. 対応のある2群のt検定【1群のt検定と同じ】 この場合はまず2群のデータの差dを算出します。 対応のある2群の差の検定は、差が0に対して有意差があるかどうかをみる1群のt検定に等しいです。 つまり帰無仮説h0 μ d =0になります。 例えば以下の表で見てみ. 1.4 変化率について（t検定の代わりにはならない。） 2 t検定の具体例【実際に問題を解いてみよう】 2.1 1群の検定【このスナック菓子は本当に50g入っているのか】 2.1.1 ① 比較値を定める

統計 有意差検定について 薬剤の生物への影響について調べています。 処理Aと無処理の生死数に有意差があるかどうかを検定するにはどのような検定を行うのが妥当でしょうか。 各処理2反復、供試数はそれぞれ50頭です。 T検定？カイ二乗検定？


1.4 変化率について（t検定の代わりにはならない。） 2 t検定の具体例【実際に問題を解いてみよう】 2.1 1群の検定【このスナック菓子は本当に50g入っているのか】 2.1.1 ① 比較値を定める 分散が等しくないと仮定した2標本による検定 aクラス bクラス 平均 14.57 14.1 分散 0.246. 対応のある2群のt検定【1群のt検定と同じ】 この場合はまず2群のデータの差dを算出します。 対応のある2群の差の検定は、差が0に対して有意差があるかどうかをみる1群のt検定に等しいです。 つまり帰無仮説h0 μ d =0になります。 例えば以下の表で見てみ.

Pythonで対応のあるT検定を行いたいのですが、2つの群のデータ数が異なる場合の対処方法がわかりません。 ``` From Scipy Import Stats Stats.ttest_R


0.078 観測数 10 11 仮説平均との差異 0 自由度 14 t 2.636927722 p(t =t) 片側 0.009760438 t 境界値 片側 1.761310115 p(t=t) 両側 0.019520876 t 境界値 両側 2.144786681

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