不同班次工人劳动效率差异性分析：Python t检验实战

问题背景： 某工厂实行早、中两班工作制，工厂管理部门想了解不同班次工人劳动效率是否存在明显的差异。现已分别从早、中两个班次随机抽取了7名工人的劳动效率数据（件/班），请利用Python进行数据分析，判断不同班次工人的劳动效率是否存在显著性差异。

数据:

• 早班: [34, 37, 35, 33, 33, 35, 36]* 中班: [49, 47, 51, 48, 50, 51, 51]

分析方法: 采用独立样本t检验（Independent Samples t-test）来分析不同班次工人的平均劳动效率是否存在显著性差异。

显著性水平: α=0.05, 0.01

**Python代码实现:**pythonimport scipy.stats as statsimport numpy as np

工人劳动效率数据早班 = [34, 37, 35, 33, 33, 35, 36]中班 = [49, 47, 51, 48, 50, 51, 51]

计算均值和标准差早班均值 = np.mean(早班)中班均值 = np.mean(中班)早班标准差 = np.std(早班)中班标准差 = np.std(中班)

计算 t 统计量和 p 值t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(早班, 中班)

显示结果print('早班的劳动效率均值:', 早班均值)print('中班的劳动效率均值:', 中班均值)print('早班的劳动效率标准差:', 早班标准差)print('中班的劳动效率标准差:', 中班标准差)print('t 统计量:', t_statistic)print('p 值:', p_value)

判断是否拒绝原假设alpha_list = [0.05, 0.01]for alpha in alpha_list: print(f'

显著性水平 alpha = {alpha}:') if p_value < alpha: print(f'p 值 ({p_value:.3f}) 小于显著性水平 ({alpha}), 拒绝原假设，认为不同班次工人的劳动效率存在显著性差异。') else: print(f'p 值 ({p_value:.3f}) 大于显著性水平 ({alpha}), 不能拒绝原假设，不能认为不同班次工人的劳动效率存在显著性差异。')

结果解读:

运行以上代码，可以得到t统计量、p值以及不同显著性水平下的结论。根据p值与预设的显著性水平α进行比较，判断是否拒绝原假设。

结论:

根据计算结果，得出p值小于0.05和0.01，因此拒绝原假设，即认为不同班次工人的劳动效率存在显著性差异。

进一步分析:

可以进一步分析造成这种差异的可能原因，例如：

• 早班和中班的工作环境是否存在差异？* 早班和中班的工人构成是否存在差异（例如年龄、工龄等）？* 早班和中班的管理方式是否存在差异？

通过深入分析，可以为工厂管理部门提供更有针对性的建议，帮助提高整体的劳动效率。