t.test(x,y,var.equal=T,alternative="two.sided",conf.level=1-0.1) ## ## Two Sample t-test ## ## data: x and y ## t = 1.525, df = 11, p-value = 0.1555 ## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 ## 90 percent confidence interval: ## -0.3933859...
单样本t检验用于检验样本均值是否显著异于给定的总体均值;双样本t检验用于检验两个样本的均值是否存在显著差异,或均值之差是否显著异于给定值,又分为独立样本t检验和配对样本t检验。 R语言中用于t检验的函数是stats工具包中的t.test(),语法结构如下: t.test(x, y = NULL, alternative = c("two.sided", "le...
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, ...
比较计算得到的t值和理论T值,推断发生的概率,依据下表给出的T值与差异显著性关系表作出判断。 2.1.5 R语言实现 1. 学生t检验(Student’s t-Test):t.test {stats} a) 方法描述: 用于处理一组或两组样本的t检验。 b) 使用方法:t.test(x, …) ## 默认S3方法:t.test(x, y = NULL, alternative =...
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...
样本均值比较的假设检验方法主要有Z检验和T检验,它们的区别在于Z检验面向总体数据和大样本数据,而T检验适用于小规模抽样样本。 1、Z检验 总体标准差已知或样本容量大于30,比较两个样本的均值是否有显著性的差异,使用z-test检验公式如下: 注意点:当样本容量大于30时,样本标准差 ...
adf.test r语言 #3.2.1 单个总体均值的t检验 # (1)什么是检验? # 检验(test)是统计学中最重要的概念之一,在科学研究和实际业务中都有着广泛的应用。用一句话来概括就是:人们希望通过掌握的数据和其他背景知识确认某个假设是否成立(比如某种药物是否有效,股票是否有上扬的趋势,一种汽车的油耗是否为15mpg,一组...
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、...
R语言中的t-test和ANOVA_13965 R语言中的t-test和ANOVA 组员：程琪 张君颀 周祎炜 Index T-test ANOVA单因子方差分析同时置信区间双因子方差分析 有交互作用的方差分析 多重t-test分析 Vasishth’sHeightExample SAMP={53.56797,60.12001,59.85700,63.53580,62.00390,61.80454,64.33530,61.38428,60.05831,...
pwr.t.test(n=,d=,sig.level=,power=,alternative=) 其中:n为样本大小 d为效应值,即标准化的均值之差 sig.level表示显著性水平(默认为0.05) power为功效水平 type指检验类型:双样本t检验(two.sample)、单样本t检验(one.sample)或相依样本t检验(paired)。默认为双样本t检验。