在Python中，可以使用scipy库中的stats模块进行差异检验。下面是一个根据结果（是/否）进行差异检验的示例代码：

import numpy as np
from scipy import stats

# 假设有一个因素A，有两个结果级别：是和否
# 假设对于因素A的每个结果级别，有一组观测值
result_yes = [1, 2, 3, 4, 5]  # 结果为是的观测值
result_no = [2, 4, 6, 8, 10]  # 结果为否的观测值

# 如果某个结果级别缺失，可以用np.nan或None填充
# result_yes = [1, 2, 3, 4, 5]  # 结果为是的观测值
# result_no = [2, 4, 6, np.nan, 10]  # 结果为否的观测值

# 执行差异检验
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(result_yes, result_no, nan_policy='omit')
# nan_policy='omit'表示忽略缺失值

# 输出结果
print("T统计量:", t_statistic)
print("P值:", p_value)

在上面的示例代码中，我们使用了t检验（ttest_ind）进行差异检验。首先，我们定义了两个结果级别（是和否）的观测值（result_yes和result_no）。如果某个结果级别缺失，可以用np.nan或None填充，然后在执行差异检验时，使用nan_policy='omit'参数来忽略缺失值。

执行差异检验后，可以通过t统计量（t_statistic）和p值（p_value）来评估两个结果级别之间的差异显著性。