在上面的例子中,数据已经直接在R代码中定义,因此无需额外加载。但在实际应用中,数据可能来自文件(如CSV、Excel等),此时需要使用read.csv()、read.table()或readxl::read_excel()等函数加载数据。 4. 使用R语言的t.test函数进行配对样本t检验 使用t.test()函数进行配对样本t检验,并将paired参数设置为TRUE。 r...
6.单一样本T检验的R语言操作 1.配对样本T检验(Paired samples t test)的概念: 检验两组相关的样本是否来自具有相同均值的总体。 例:(1)某班学生开学前的数学成绩和期末的数学成绩是否有显著差异; (2)某个运动员训练前的成绩和训练后的成绩是否有显著差异。 配对样本T检验的示意图 2.配对样本T检验的统计原理 ...
首先power=0.9,我们进行双侧检验 sig.level = 0.05,所以这里我们关键是需要计算出d参数,d计算公式为d=(μ1-μ2)/σ;允许误差为2,因此μ1-μ2=2;σ为两样本差值的标准差,计算如下: R<-c(-0.8,-0.1,0.2,1,2.5,1,0.2,0.5,0.7) sd(R) 2.4样本量计算 将上述参数输入: library(pwr)pwr.t.test(power...
配对样本t检验是配对的两组数据相减变成一组数据,然后去和已知总体0比较,其实就是转化为单样本t检验。 2、适用: (1)检测的两组配对数据之间存在相关性而不独立,这与两独立样本设计有着本质的区别。包括四种配对类型,3种为同体配对,1种异体配对(条件配对)。 (2)两组样本数据配对差值符合正态分布。 3、SPSS处理...
R语言配对样本t检验图表 r语言t检验结果解读,单样本T检验小贴士T检验,亦称studentT检验(Student'sTtest),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用T分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。它与F检验、卡方
Stata操作步骤类似，首先输入数据，进行数据清理，再进行正态性检验和配对样本T检验。R语言操作亦然，先读取数据、清理，然后进行正态性检验和配对T检验，结果显示该小组的第一次和第二次数学成绩有显著差异。在进行配对样本T检验时，请确保满足前提条件，根据统计软件的具体操作，分析数据并得出结论。对于...
1.独立样本T检验图形示例(1)数据导入|录入(2)代码及解读library(ggstatsplot) library(ggplot2) library(RColorBrewer) ggwithinstats( data = data4, x = group, ##分组变量 y = math, ##响应变量 type = …