Какие знаешь критерии соответствия данных T-тесту

T-тест применяется для сравнения средних значений двух групп. Основные критерии соответствия данных:

1. Нормальность распределения – данные должны быть нормально распределены (проверяется тестами Шапиро-Уилка или Колмогорова-Смирнова). Для больших выборок (>30) требование смягчается.

2. Однородность дисперсий – дисперсии групп должны быть равны (проверяется F-тестом или Левене). Если дисперсии неравны, используется t-тест Уэлча.

3. Независимость наблюдений – данные в группах не должны быть связаны (для парного t-теста – наоборот, нужна парность).

4. Количественный тип данных – зависимая переменная должна быть непрерывной.

Пример проверки нормальности в Python:

from scipy.stats import shapiro
stat, p = shapiro(data)
if p > 0.05:
    print("Нормальное распределение")