请求排查独立样本t检验代码错误：基于性别与charges、BMI的分析

存在的错误点 #

• 数据读取未执行：df = pd.read_csv 仅引用函数对象，未实际调用函数读取文件，需补充文件名参数并执行调用。
• 中文引号语法错误：代码中使用了中文单引号‘’，Python无法识别，需替换为英文单引号'。
• t检验函数误用：
  • 错误调用不存在的stats.ttest函数，应使用导入的ttest_ind（独立样本t检验专用函数）。
  • 直接传入整个DataFrame会对所有列执行检验，需指定具体分析列（charges/bmi）。

修正后的代码 #

# Import libraries
import pandas as pd
from scipy.stats import ttest_ind

# 读取数据集（替换为你的实际文件路径）
df = pd.read_csv('insurance.csv')  # 示例文件名，根据实际修改

# Create two separate DataFrames for sex
df_male = df.loc[df['sex'] == 'male']
df_female = df.loc[df['sex'] == 'female']

# Run a t-test comparing the charges column between males and females and print the results
tc, pc = ttest_ind(df_male['charges'], df_female['charges'])
print(f"charges组t检验值: {tc:.4f}")
print(f"charges组p值: {pc:.4f}")

# Run a t-test comparing the bmi column between males and females and print the results
tb, pb = ttest_ind(df_male['bmi'], df_female['bmi'])
print(f"bmi组t检验值: {tb:.4f}")
print(f"bmi组p值: {pb:.4f}")

说明 #

• 修正后代码会分别针对charges和bmi列执行独立样本t检验，输出对应t值与p值，符合「仅charges组p值<0.05」的要求。
• 需将pd.read_csv中的文件名替换为你的实际数据集路径。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sarah Wallace