Ich suche nach einer schnellen Möglichkeit, das T-Test-Konfidenzintervall in Python für den Unterschied zwischen den Mittelwerten zu ermitteln. Ähnlich wie in R:

X1 <- rnorm(n = 10, mean = 50, sd = 10)
X2 <- rnorm(n = 200, mean = 35, sd = 14)
# the scenario is similar to my data

t_res <- t.test(X1, X2, alternative = 'two.sided', var.equal = FALSE)    
t_res

Aus

    Welch Two Sample t-test

data:  X1 and X2
t = 1.6585, df = 10.036, p-value = 0.1281
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -2.539749 17.355816
sample estimates:
mean of x mean of y 
 43.20514  35.79711 

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>> print(c(t_res$conf.int[1], t_res$conf.int[2]))
[1] -2.539749 17.355816

Ich finde weder in Statistikmodellen noch in Scipy etwas Ähnliches, was angesichts der Wichtigkeit von Signifikanzintervallen beim Testen von Hypothesen (und wie viel Kritik die Praxis, nur die p-Werte zu melden, in letzter Zeit bekam) seltsam ist.