#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...
首先,我们要注意做t-test的目的是为了检验在符合正态分布的样本中两个平均数是否有显著的差异,且该样本的总体方差也是未知的,否则可以用u检验。 在R语言中,t-test的函数为t.test(),如下所示 t.test(x,...)## Default S3 method:t.test(x,y=NULL,alternative=c("two.sided","less","greater"),mu=0...
#如果没有安装plyr和reshape2这两个R包,先去掉下面两行的#,运行进行安装#BiocManager::install("plyr")#BiocManager::install("reshape2")#加载plyr和reshape2包library(plyr)library(reshape2)#melt对m6a_expr_type数据格式进行转换ddply(melt(m6a_expr_type),"variable",function(x){w<-t.test(value~type...
R优雅的进行统计分析(1) T_test ❝本节来介绍如何使用R语言来做数据统计分析,通过「rstati」包进行t-test,完全使用tidyverse体系进行数据清洗及可视化 ❞ 安装并加载R包 代码语言:javascript 复制 package.list=c("tidyverse","rstatix","ggtext")for(packageinpackage.list){if(!require(package,character....
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。 两个独立样本t检验 ...
1.不配对 armasm # 创建两组模拟数据group1<- c(9.536312,37.07379,20.82934,37.20035)group2<- c(3.185522,57.45692,10.12008,57.29765)# 进行独立样本t-testresult<- t.test(group1, group2)# 打印t-test的结果print(result) 2.配对 armasm # 创建两组模拟数据before<- c(9.536312,37.07379,20.82934,37.2003...
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...
#for循环16次计算每个基因的p值for(geneinm6a_sym){#根据type来将样本分成两组p=t.test(m6a_expr_type[,gene]~m6a_expr_type$type)$p.value#存放p值pval=c(pval,p)}#输出p值看看pval 方法二、使用plyr和reshape2 #如果没有安装plyr和reshape2这两个R包,先去掉下面两行的#,运行进行安装#BiocManager::...
T检验,亦称student t检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(例如n < 30),总体标准差σ未知的正态分布。T检验是用t分布理论来推论差异发生的概率,从而比较两个平均数的差异是否显著。 1.适用条件 已知一个总体均数;可得到一个样本均数及该样本标准差;样本来自正态或近似正态总体。
p=t.test(m6a_expr_type[,gene]~m6a_expr_type$type)$p.value #存放p值 pval=c(pval,p)}#输出p值看看 pval 方法二、使用plyr和reshape2 代码语言:javascript 复制 #如果没有安装plyr和reshape2这两个R包,先去掉下面两行的#,运行进行安装 #BiocManager::install("plyr")#BiocManager::install("reshape2"...