t检验,又称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。 用于统计量服从正态分布,但方差未知的情况,从而比较两个平均数的差异是否显著。 前提条件:要求样本服从正态分布或近似正态分布,不然需要利用一些数据转化(如取对数、开根号等)试图将其转化为服从正态分布
paired = T) # 独立样本t检验 t.test(ToothGrowth$len, mu = 15, alternative = 't') 作图 ggboxplot(ToothGrowth, # 也可以用ggpaired x = 'supp', y = 'len', fill = 'supp', palette = 'jco', # 调色方法1 xlab = 'supplements', ...
R语言t检验的函数是t.test() 该函数默认两组数据间相互独立(默认参数paired = FALSE),执行独立样本的t检验。 在R语言中的t检验默认假定方差不相等(默认参数var.equal = FALSE),并使用Welsh的修正自由度;可以通过参数“var.equal= TRUE”假定方差相等,并使用合并方差估计。 **t.test()**默认的备择假设是双侧...
两独立样本t检验用于比较的平均两个独立的组是否存在差异。 例如,假设我们测量了100个人的体重:50名女性(A组)和50名男性(B组)。我们想知道女性的平均体重(mA)与男性(mB)。 在这种情况下,我们有两组不相关(即独立或不成对)的样本。因此,可以使用两独立样本t检验来评估均值是否不同。 注意,仅当数据呈正态分...
T检验与f检验、卡方检验并列,在统计学分析中应用比较广泛,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。 下面小编给大家简单分享一下在R中实现T检验的步骤以及如何展示差异可视化结果。 具体步骤 1.读取数据文件(选择对比的两组数据:group1、group2,查看这两组数据是否存在显著不同)...
R数据分析：如何用层次聚类分析做“症状群”，实例操练R数据分析：孟德尔随机化中介的原理和实操R数据分析：独立样本t检验的统计效能和样本量的计算R机器学习：重复抽样在机器学习模型建立过程中的地位理解R数据分析：cox模型如何做预测，高分文章复现R数据分析：用lme4包拟合线性和非线性混合效应模型R数据分析：如何用...
T-test 这里主要分享单样本t检验、两独立样本t检验和配对t检验。主要用到t.test()函数。 Example 1 -- 单样本t检验 前提条件:1)随机样本;2)样本符合正态分布;3)方差同质。 某全国500强公司的50名经常在上班时偷吃零食,其平均体重为122.8斤,标准差为8.5斤,试分析这些常偷吃零食的员工体重是否不同于专心工作...
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 ...
r语言一次处理多组t检验 r语言单样本t检验例题,单样本t检验用于将一个样本库内的样本某一变量的平均值与已知标准(或理论/假设)平均值进行比较(μ)。通常,理论均值来自之前的实验或已知内容。例如,中国男人的平均身高为1.67m(先前研究中确定的值)。注意,仅当数据呈