Scipy的ttest_1samp返回p值与手动计算结果不符是什么原因？

你遇到的p值不一致问题源于对检验类型的认知偏差，代码和Scipy的计算结果都没有问题。

• Scipy的ttest_1samp默认返回双侧检验的p值，对应原假设为「样本均值与给定的总体均值没有显著差异」，p值是t统计量对应分布左右两侧尾部的概率之和。你查阅标准正态分布表得到的0.0823是单侧左尾的概率，二者正好是2倍关系：0.1638 ≈ 2 * 0.0823，结果完全匹配。
• 如果你实际需要的是单侧检验结果（比如原假设为「样本均值大于等于给定总体均值」），可以手动调整计算：如果t统计量为负，左尾单侧p值为返回值除以2即可；如果t统计量为正，右尾单侧p值为1减去返回值的一半。也可以直接调用st.t.cdf(statistic, df=你的样本量-1)直接计算对应t分布的单侧p值。
• 额外提醒：只有当样本量足够大时，t分布才会近似于标准正态分布，如果你使用的样本量较小，不要用标准正态分布表查询p值，应该用对应自由度的t分布分位数计算，避免出现误差。

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