#diff~TRT是要测量的公式,可以理解为y~x,var.equal=TRUE是指两组的方差齐,都服从正太分布 t.test(diff~TRT,dbp, var.equal=TRUE) 输出结果如下: > t.test(diff~TRT,dbp, var.equal=TRUE) Two Sample t-test data: diff by TRT t = -12.15, df = 38, p-value = 1.169e-14 alternative hypothes...
2.R语言实现t检验 t.test(y~x, data)其中的y是一个数值型变量,x是一个二分变量。 简单双样本t检验,适用于两组独立样本比较 # 创建两组数据 group1 <- c(5, 7, 9, 11, 13) group2 <- c(4, 6, 8, 10, 12) # 进行t检验 t.test(group1, group2) Welch Two Sample t-test data: group...
t.test() => Student's t-Test require(graphics) t.test(1:10, y = c(7:20)) # P = .00001855 t.test(1:10, y = c(7:20, 200)) # P = .1245 -- 不在显著 1. 2. 3. 4. ## 经典案例: 学生犯困数据 plot(extra ~ group, data = sleep) 1. 2. ## 传统表达式 with(sleep, ...
oneway.test(weight~group,data = PlantGrowth,var.equal = F)# “var.equal = F” 表示两样本方差不同(缺省状态,默认状态),“var.equal = T”表示方差相同# 1. 由于前面检验了方差齐性,是相当的。因此,这里结果与上面aov的结果相同。 多重比较 这里介绍两种LSD.test()和Duncan()函数 #1 LSD.test libr...
具体实现t检验的R代码如下：> t.test(diff ~ TRT, data = dbp, var.equal = TRUE)运行结果展示了详细信息：- t统计量为-12.15，自由度为38，p值为1.169e-14，这表明两个组间DBP下降的差异有极高的统计显著性。- 95%的置信区间为-12.132758到-8.667242，进一步证实了两组均值有显著差异...
t.test(y1, y2, paired = TRUE, alternative = "two.sided") 其中,y1和y2代表需要对比的两组数据(数值型向量);paired代表使用的是配对检验;alternative代表备择假设,允许值为“two.sided”(默认),也可以根据需要设置为“greater”或“less”。1、...
1.单一样本T检验（Single sample t test）的概念：检验单个变量的均值是否与给定的常数(指定的检验值)...
2.1 单组样本均值t检验(One-sample t-test) 2.1.1 方法简介 t检验,又称学生t(student t)检验,是由英国统计学家戈斯特(William Sealy Gosset, 1876-1937)所提出,student则是他的笔名。t检验是一种检验总体均值的统计方法,当数据中仅含单组样本且样本数较大时(通常样本个数≧30的样本可视为样本数较大),可用...
#for循环16次计算每个基因的p值for(geneinm6a_sym){#根据type来将样本分成两组p=t.test(m6a_expr_type[,gene]~m6a_expr_type$type)$p.value#存放p值pval=c(pval,p)}#输出p值看看pval 方法二、使用plyr和reshape2 #如果没有安装plyr和reshape2这两个R包,先去掉下面两行的#,运行进行安装#BiocManager::...
R语言T检验 我们比较的对象是南方和非南方各州,因变量为监禁的概率。一个针对两组的独立样本t检验可以用于检验两个总体的均值相等的假设。这里的假设两组数据是独立的,并且是从正态总体中抽取的。检验的格式为 t.test(y ~ x, data),其中,y是一个数值型变量,x是一个二分变量...