在统计学中，显著性差异检验是用来决定两组或多组数据之间是否存在统计学上的差异。若存在显著性差异，则说明数据集之间不是来自于同一个分布。在Python中，可以使用多种方法来进行显著性差异检验，如t检验、KS检验、Wilcoxon符号秩检验等。下面将详细介绍如何使用Python来判断两组数据具有显著性差异：
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T-Test分析
- 原理与应用：独立样本的T-Test是一种广泛使用的统计方法，用于比较两个独立样本数据之间是否有显著性差异。这种方法在生物数据分析和实验数据效果验证中十分常见。
- Python实现：利用SciPy库中的
ttest_ind函数可以进行独立样本T-Test。需要提供两组数据作为输入，该函数会返回t统计量和P值，根据P值可以判断两组数据间是否存在显著性差异。
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拟合优度检验
- 原理：拟合优度检验是用来确定数据是否遵循某个特定分布的参数检验方法，常用于概率分布的假设检验中。
- Python实现：SciPy库提供了
chisquare函数，可以用来进行拟合优度检验，通过比较观察频数和期望频数之间的差异来进行。
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KS检验
- 原理：Kolmogorov-Smirnov测试（KS检验）是一种非参数检验方法，用于比较两个样本分布的相似度。
- Python实现：在SciPy库中使用
