t.test()函数中,跟单侧t检验有关的参数包括备择假设alternative,总体检验值mu,方差齐次var.equal,默认95%置信区间。 所以,函数具体为: t.test(life225,alternative ="greater",mu=225,var.equal=T) 来看结果, 结论描述 t检验结果表明,均值 μ 的置信度为 1- α=0.95 的单侧置信区间为 (198.23,+∞)。由...
t.test(x, mu, alternative = "two.sided") x:数据向量; mu:理论平均值。默认为0,可根据自己统计计算需求更改; alternative: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”之一。 t.test(df$v1, mu = 1.5) # 单样本t检验,检验df数据集中v1平均值与理论值1.5间的...
首先介绍两个函数:用来进行t检验的t.test()和进行Wilcoxon检验的wilcox.test()。它们能够对单样本、两独立样本与配对样本进行检验。 #Tips:统计推断的部分我们不会把重点放到统计原理上,如果对统计学原理感兴趣的朋友请查阅相关的统计书籍,我们只会把部分必须解释的统计内容呈现出来。 A. 单样本t检验 适用条件:满足...
当然,在这里你也可以设置参数var.equal=TURE,指定样本之间是等方差的,也可以通过alternative=这个参数来指定单侧检验。 现在我们以两独立样本t检验为例看看同方差和单侧检验和前面的结果有何区别: 代码语言:javascript 复制 t.test(Sepal.Length~Species,var.equal=TRUE)#检验不同鸢尾花花萼长度差异 可以看出,这里的...
如何解释结果? 如果p值低于或等于显着性水平0.05,我们可以拒绝无效假设并接受备择假设。换句话说,我们得出结论,样本均值与理论均值有显著差异。 3. 用R完成单样本t检验 可以使用R函数t.test()计算单样本t检验: t.test(x, mu = 0, alternative = "two.sided") ...
由于使用生成正态分布的rnorm函数,这里就不做正态性的检验了。 单一样本,已知总体均值,所以采用单一样本t检验即可50例偷吃零食员工与认真工作的员工的体重是否有差异。 t.test(x,mu=140) # 进行t检验 1. 以0.05水平为标准,结果为p<0.05,具体统计学意义,表明偷吃与认真的员工体重是存在显著差异。
问题关键在于数据全为0，这样在算t检验统计里时，其分母为0，故得到NaN。因此在t.test设置任何参数都是没有用的，你应该在t.test之有加条件判断出现这种情况 应该 先令 p>0.05才行
该方法类似于使用线性回归的方法,是检验其回归曲线的残差,来验证数据的分布是否正态性分布。R语言中可用函数shapiro.test()执行Shapiro-Wilk检验,,若结果p值大于0.05,则数据分布符合正态性。 ##Shapiro-Wilk 检验,当且仅当 两者 p 值都大于 0.05 时表明数据符合正态分布 ...
医羊吨错 高等数学 2 我试图用正太性检验排除数据中包括全都是0在内的数值等于恒量的数据,但是出现了一下问题:经检验,所有缺失值以外的数据用is.numeric()函数检验都能输出TRUE的结果,shanprio.test()函数的说明不是说可以允许缺失值的嘛,为毛在这里又捅我一刀呐!
另外,如果差异存在,你希望有90%的把握检测到它,由于随机变异性的存在,你也希望有95%的把握不会误报差异显著。这时,对于该研究需要多少受试者呢?将这些信息输入到pwr.t.test()函数中,形式如下: 结果表明,每组中你需要34个受试者(总共68人),这样...