不同班次工人劳动效率差异性分析：Python t检验实战

本文将利用Python对某工厂早、中两班工人劳动效率数据进行分析，探讨不同班次工人劳动效率是否存在显著性差异。

问题背景

某工厂实行早、中两班工作制，工厂管理部门希望了解不同班次工人劳动效率是否存在明显的差异。每个班次随机抽取了7名工人，记录其劳动效率数据（件/班）如下表所示：

| 班次 | 工人1 | 工人2 | 工人3 | 工人4 | 工人5 | 工人6 | 工人7 ||---|---|---|---|---|---|---|---|| 早班 | 34 | 37 | 35 | 33 | 33 | 35 | 36 || 中班 | 49 | 47 | 51 | 48 | 50 | 51 | 51 |

请问在显著性水平a=0.05和0.01的情况下，不同班次工人的劳动效率是否存在显著性差异？

分析方法

针对该问题，我们可以使用配对样本t检验来分析不同班次工人的劳动效率是否存在显著性差异。

Python代码实现

以下是用Python进行t检验的代码示例：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]

计算差值差值 = np.array(早班) - np.array(中班)

计算均值和标准差差值均值 = np.mean(差值)差值标准差 = np.std(差值)

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

显示结果print('早班的劳动效率均值:', np.mean(早班))print('中班的劳动效率均值:', np.mean(中班))print('早班和中班劳动效率差值均值:', 差值均值)print('早班和中班劳动效率差值标准差:', 差值标准差)print('t 统计量:', t_statistic)print('p 值:', p_value)

结果解读

根据代码输出的p值，我们可以根据显著性水平进行判断：

• 如果 p 值小于 0.05，则拒绝原假设，认为不同班次工人的劳动效率存在显著性差异。* 如果 p 值大于等于 0.05，则不能拒绝原假设，认为不同班次工人的劳动效率不存在显著性差异。

结论

通过对数据的分析，我们可以得出结论，并根据实际情况为工厂管理部门提供决策建议。

注意: 本文仅提供数据分析方法和代码示例，具体结论需要根据实际数据和分析结果进行判断。