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...
#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...
双样本t检验(独立样本) r # 假设data1$value和data2$value是两个独立样本的数据 t_result <- t.test(data1$value, data2$value) print(t_result) 如果两个样本的方差相等,可以设置var.equal = TRUE来进行等方差的t检验: r t_result <- t.test(data1$value, data2$value, var.equal = TR...
R语言中执行t独立检验的主要函数是t.test() 。t.test()函数参数设置决定检验具体方式和细节。例如设置alternative参数可指定双侧或单侧检验。mu参数可设定假设的均值差值。conf.level参数用于确定置信区间水平。执行t独立检验后会得到包含丰富信息的结果对象。结果中的t值反映两组均值差异程度。 df值为自由度,对判断...
R语言 t.test()原假设 r语言test怎么用,假设检验(hypothesistest)亦称显著性检验(significanttest),是统计推断的另一重要内容,其目的是比较总体参数之间有无差别。假设检验的实质是判断观察到的“差别”是由抽样误差引起还是总体上的不同,目的是评价两种不同处理引起效
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。
R语言提供t.test()函数可以进行各种各样的t检验。与其他统计包不同的是,t.test()函数默认数据是异方差的,并采用Welch方法矫正自由度,关于异方差和Welch方法我会在后续的内容中详细介绍,大家先有一个印象即可。 在这里我将利用R里内置的鸢尾花数据集(iris)向大家展示如何进行t检验,这里iris数据集是由150朵鸢尾花...
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、...
t.test(x = turtle_weights, mu = 310) # One Sample t-test # # data: turtle_weights # t = -1.5848, df = 12, p-value = 0.139 # alternative hypothesis: true mean is not equal to 310 # 95 percent confidence interval: # 303.4236 311.0379 ...
t.test(y1, y2, paired=TRUE),其中的y1和y2为两个非独立组的数值向量。 假设年长和年轻男性的平均失业率相同,利用MASS包: # 导入MASS库 library(MASS) # 对UScrime数据集中的U1和U2列进行计算,返回均值和标准差 sapply(UScrime[c("U1", "U2")], function(x)(c(mean=mean(x), sd=sd(x))) # ...