1. 什么是临界值
在统计学中，临界值被定义为一组数据中的一个值，如果数据在这个值之上或之下，则可以得出结论，反之则不行。在假设检验中，通过设定显著水平可以得到一个临界值，如果计算得出的P值小于临界值，就拒绝原假设，否则就接受原假设。
2. 在Python中找到临界值
2.1 了解统计学Python库scipy
Scipy是一个Python的开源库，用于科学计算、数学和工程中的数值计算。它包含了一组针对不同科学计算领域的工具用于高效的操作数据，包括了线性代数、统计、优化等。这个库中的stats子库专门针对统计学数据分析。在这个子库中，有许多统计工具可以帮助我们计算临界值。
2.2 使用t分布计算t临界值
t-检验是一种假设检验方法，它可以用于比较两组样本的均值是否有显著的差异。在t-检验中，我们需要计算t值以及找到相应的t临界值，以确定是否拒绝原假设。
在scipy.stats中，我们可以使用t分布的ppf方法计算t临界值。ppf是累计分布函数的反函数，即根据给定的概率p，计算出对应的分布值x。
为了计算双侧t检验的临界值，我们可以使用如下代码：
from scipy.stats import t
# 设定显著水平为0.05，自由度为20
p = 0.05
df = 20
# 计算t临界值
t_critical = abs(t.ppf(p/2, df))
在上面的代码中，我们使用t.ppf方法计算了t临界值。其中，p/2是显著水平的一半，df是自由度。由于t分布是对称分布，因此我们需要求出绝对值。
2.3 使用卡方分布计算卡方临界值
卡方检验是一种假设检验方法，它可以用于比较观察值和期望值的偏差是否有显著的差异。在卡方检验中，我们需要计算卡方值以及找到相应的卡方临界值，以确定是否拒绝原假设。
在scipy.stats中，我们可以使用卡方分布的ppf方法计算卡方临界值。与t分布类似，ppf也是累计分布函数的反函数，用于根据给定的概率p，计算出对应的分布值x。
为了计算卡方检验的临界值，我们可以使用如下代码：
from scipy.stats import chi2
# 设定显著水平为0.05，自由度为10
p = 0.05
df = 10
# 计算卡方临界值
chi_critical = abs(chi2.ppf(p, df))
在上面的代码中，我们使用chi2.ppf方法计算了卡方临界值。其中，p是显著水平，df是自由度。
2.4 使用F分布计算F临界值
F检验是一种假设检验方法，它可以用于比较两组样本的方差是否有显著的差异。在F检验中，我们需要计算F值以及找到相应的F临界值，以确定是否拒绝原假设。
在scipy.stats中，我们可以使用F分布的ppf方法计算F临界值。与t分布和卡方分布类似，ppf也是累计分布函数的反函数，用于根据给定的概率p，计算出对应的分布值x。
为了计算F检验的临界值，我们可以使用如下代码：
from scipy.stats import f
# 设定显著水平为0.05，自由度分别为10和20
p = 0.05
dfn = 10
dfd = 20
# 计算F临界值
f_critical = abs(f.ppf(p, dfn, dfd))
在上面的代码中，我们使用f.ppf方法计算了F临界值。其中，p是显著水平，dfn和dfd分别是两组样本的自由度。
3. 总结
在统计学的假设检验中，临界值是一个值，用于确定是否拒绝原假设。在scipy.stats中，我们可以使用t分布、卡方分布和F分布等统计工具计算临界值。通过了解这些工具，我们可以更轻松地进行假设检验等统计学分析任务。