#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 hypo...
t.test(x,mu=225,alternative="greater") ## ## One Sample t-test ## ## data: x ## t = 0.66852, df = 15, p-value = 0.257 ## alternative hypothesis: true mean is greater than 225 ## 95 percent confidence interval: ## 198.2321 Inf ## sample estimates: ## mean of x ## 241.5...
将数据整理为包含受试者编号和治疗组标签的格式。数据应存储在R可以读取的文件中，如txt文件，并确保数据已正确导入R环境。t检验的实现：使用t.test函数进行t检验。例如，如果数据集名为dbp，且包含变量diff和TRT，则可以使用以下代码：t.test。其中，var.equal = TRUE表示假设两组方差相等。如果方差不...
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, ...
在R语言中，t检验是一种常见的统计方法，用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。当研究者关心连续性数据（如临床试验的终点）是否服从正态分布时，t检验尤为适用。在假设检验中，我们通常有零假设（H0）：两个治疗组的均值相等，而备择假设（Ha）则是它们存在显著差异。以高血压治疗研究为例，...
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...
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...
第一步需要T-test进行初筛,数据格式如下: 想要自动进行分组检验,可以用R的which 命令进行数据筛选: Tdata[2,which(Tdata[1,]=="0")] #筛选第二行 分组样本为“0”标签的 Glucose的分组数值 最终输出文件: 整体应用代码如下: Pvalue<-c(rep(0,nrow(Tdata)-1)) ...
在R语言中,t.test函数是用于进行t检验的一种非常实用的工具。t检验是一种统计方法,用于比较两个样本均值之间是否存在显著差异。下面我将详细解释t.test函数的基本用途、输出结果,以及如何查看和理解这些结果。 1. t.test函数的基本用途 t.test函数在R中主要用于执行三种类型的t检验: 单样本t检验:用于检验单个样本...
R语言提供t.test()函数进行各种t检验，该函数默认数据异方差，并采用Welch方法矫正自由度。鸢尾花数据集展示如何进行t检验，分析两种不同鸢尾花（setosa和versicolor）花萼长度差异，p-value < 2.2e-16显示显著差异，setosa花萼长度较短。通过t.test(setosa$Sepal.Length, versicolor$Sepal.Length)即可检验...