Pythonでp値を計算する方法

scipyモジュールを使用する方法:

from scipy import stats
# サンプルデータ
data = [1, 2, 3, 4, 5]
# 1標本t検定を実行し、p値を計算する
t_statistic, p_value = stats.ttest_1samp(data, 0)
print("p値:", p_value)

statsmodelsモジュールを使用する方法:

import statsmodels.api as sm
# サンプルデータ
data = [1, 2, 3, 4, 5]
# 1標本t検定を実行し、p値を計算する
t_statistic, p_value, _ = sm.stats.ttest_1samp(data, 0)
print("p値:", p_value)

numpyとscipyを組み合わせて計算する方法:

import numpy as np
from scipy import stats
# サンプルデータ
data = [1, 2, 3, 4, 5]
# 平均と標準偏差を計算
mean = np.mean(data)
std = np.std(data)
# t値を計算
t_value = (mean - 0) / (std / np.sqrt(len(data)))
# 自由度を計算
df = len(data) - 1
# p値を計算
p_value = 2 * (1 - stats.t.cdf(abs(t_value), df))
print("p値:", p_value)

これらの方法を使用して、Pythonでp値を計算することができます。適切な方法を選択し、データに合わせて使用してください。なお、上記のコードは1標本t検定の例ですが、他の仮説検定にも応用することができます。