var.test(x, y, ratio = 1, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), conf.level = 0.95, ...) 例2.1: set.seed(1107) x <- rnorm(50, mean = 0, sd = 2) y <- rnorm(30, mean = 1, sd = 1) var.test(x, y) ## F test to compare two variances ## ## data:...
假设检验(hypothesis testing),又称统计假设检验,是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法。 R语言提供t.test()函数执行不同类型T检验,语法如下: # y为null 为单样本T检验 t.test(x, y = NULL, alternative = c(“two.sided”, “less”, “greater”), mu...
在R中进行t检验非常简单,就是t.test()函数,不管是单样本、两样本都是这一个函数。使用R语言进行统计学比SPSS好的一点是,当你需要使用某种检验时,直接打出这个检验的名字一般就会跳出来相关的函数,而我在学习使用SPSS进行各种统计检验时,可能更多的是关注如何点点点(鼠标点击菜单),不利于记住哪种情况使用什么方法。
t.test()函数的参数中,第一个参数是组A的观测值,第二个参数是组B的观测值。函数返回的是一个包含假设检验结果的对象。我们可以使用summary()函数来查看假设检验的摘要信息。 summary(result) 1. 在summary()函数的输出中,我们可以看到原假设的p-value。p-value是一个介于0和1之间的数值,用于表示观测到的数据...
在R语言中,t函数是一个非常重要的函数,它可以用来计算样本均值的置信区间和假设检验。 t函数的语法如下: t.test(x, y = NULL, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE, conf.level = 0.95) 其中,x是一个数值向量,表示样本数据;y是一个...
在R语言中,进行t检验可以使用t.test()函数,该函数可以根据alternative参数的不同来执行单样本t检验、双样本t检验以及配对样本t检验。本文将深入探讨R语言中t.test()函数的alternative参数,包括其功能、用法以及实际应用场景。 1. t.test()函数概述 我们来了解一下t.test()函数的基本概念。在R语言中,t.test()...
进行配对样本t检验:使用t.test函数,并设置paired=TRUE。```R paired_t_test_result <- t.test(before_treatment, after_treatment, paired = TRUE) ``` 输出结果:查看配对样本t检验的结果。 方差分析(ANOVA) 📈📈📈单因素方差分析:创建三个组的数据,并进行单因素方差分析。
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检验,pwr.t.test()函数提供许多有用的功效分析选项,格式为: 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...
Lillie.test() ad.test() cvm.test() pearson.test() sf.test() 不同的函数可能会得到不同的结果。 对于不服从正态分布的数据,可以采用一些方法使它服从正态分布。 1.2 方差齐性检验var.test() var.test只能用于两样本方差齐性检验 var.test() ...