Van t naar p

Eerder heb je de toetsingsgrootheid berekend voor het tweesteekproefprobleem of het gemiddelde gewicht van zendingen kleiner is voor zendingen die niet te laat waren (late == "No") vergeleken met zendingen die wel te laat waren (late == "Yes"). Om er een beslissing over te nemen, moet je de toetsingsgrootheid transformeren met een cumulatieve verdelingsfunctie om een p-waarde te krijgen.

Herinner de hypothesen:

\(H_{0}\): Het gemiddelde gewicht van zendingen die niet te laat waren is gelijk aan het gemiddelde gewicht van zendingen die te laat waren.

\(H_{A}\): Het gemiddelde gewicht van zendingen die niet te laat waren is kleiner dan het gemiddelde gewicht van zendingen die te laat waren.

De toetsingsgrootheid, t_stat, is beschikbaar, net als de steekproefgroottes voor elke groep, n_no en n_yes. Gebruik een significantieniveau van alpha = 0.05.

t is ook geïmporteerd uit scipy.stats.