在Python中进行统计检验，你可以使用`scipy`库，它提供了多种统计检验方法，包括正态性检验、相关性检验、参数统计假设检验和非参数统计假设检验等。以下是一些常用的统计检验方法及其示例代码：
正态性检验
使用`shapiro`函数进行正态性检验。
from scipy.stats import shapirodata = [21,12,12,23,19,13,20,17,14,19]stat, p = shapiro（data）print（"stat为：%f" % stat, "p值为：%f" % p）
皮尔逊相关性检验
使用`pearsonr`函数检查两个样本是否相关。
from scipy.stats import pearsonrdata1 = [21,12,12,23,19,13,20,17,14,19]data2 = [12,11,8,9,10,15,16,17,10,16]corr, p = pearsonr（data1, data2）print（"corr为：%f" % corr, "p值为：%f" % p）
卡方检验
使用`chi2_contingency`函数检验两个分类变量的独立性。
from scipy.stats import chi2_contingencydata1 = [21,12,12,23,19,13,20,17,14,19]data2 = [12,11,8,9,10,15,16,17,10,16]stat, p, dof, expected = chi2_contingency（data1, data2）print（"stat为：%f" % stat, "p值为：%f" % p）
T检验
使用`ttest_ind`函数检验两个独立样本的均值是否存在显著差异。
from scipy.stats import ttest_inddata1 = [21,12,12,23,19,13,20,17,14,19]data2 = [12,11,8,9,10,15,16,17,10,16]stat, p = ttest_ind（data1, data2）print（"stat为：%f" % stat, "p值为：%f" % p）
非参数统计检验
使用`mannwhitneyu`函数进行曼-惠特尼U检验，检验两个独立样本的分布是否相等。
from scipy.stats import mannwhitneyudata1 = [21,12,12,23,19,13,20,17,14,19]data2 = [12,11,8,9,10,15,16,17,10,16]stat, p = mannwhitneyu（data1, data2）print（"stat为：%f" % stat, "p值为：%f" % p）
其他检验方法
箱线图：使用`seaborn`或`matplotlib`库绘制。
直方图：使用`matplotlib`或`seaborn`库绘制。
核密度估计：使用`seaborn`或`matplotlib`库绘制。
累积分布函数：使用`matplotlib`库绘制。
图：使用`matplotlib`库绘制。
F检验：使用`f_oneway`函数进行单因素方差分析。
Kolmogorov-Smirnov检验：使用`kstest`函数进行Kolmogorov-Smirnov检验。
以上是使用Python进行统计检验的一些基本方法。你可以根据具体需求选择合适的检验方法。需要注意的是，在进行统计检验之前，通常需要对数据进行适当的预处理，比如检查数据的正态性、方差齐性等，以确保检验的有效性。
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