由上表(图6)可以看出:本次的31个样本的骨头密度的均值与检验值40mm之间的t检验值为5.851,显著性水平P<0.05,那么单样本t检验的原假设H0:“即本次检验的31个样本的骨头密度的均值与40mm之间不存在显著差异”发生的概率为0%,因此我们需要拒绝原假设H0,接受备选假设H1:“31个样本的骨头密度的均值与40mm之间存在显著...
R语言里面也有专门做t检验的函数,t.test。 ☞R入门教程——cookbook for R ☞R语言入门-工欲善其事必先利其器 t检验的应用场景也很多,比如我们经常做的差异表达分析就可以使用t检验来做。当我们手上有很多基因的时候,该如何做t检验会更有效率呢?今天小编就给大家介绍三个批量做t检验的方法。我们这里使用的...
可以是双侧检验的 Ha : µ1 != µ2 或单侧检验的 Ha :µ1 > ( 或 <)µ2 [取决于试验目标] t检验的公式如下: i值代表两个试验组1和2 S值(标准差)得计算公式如下: i值代表两个试验组1和2 t检验的R语言实现 假设一个临床研究,探索两种治疗药物对高血压的治疗效果是否存在差异。 测量舒张压(...
t.test(y1,y2,paired=TRUE)# y1和y2均为数值型向量 # 单样本t检验 t.test(y,mu=3)# 原假设H0:mu=3(mu就是指总体的均值)# 这里就不赘述配对t检验和单样本t检验,它们的使用方法和两独立样本t检验类似,只是分别多了参数paired=TRUE和mu=3。 当然,在这里你也可以设置参数var.equal=TURE,指定样本之间是...
r语言t检验结果分析 r语言t检验例题 题目1 一位老师想要检查3种不同的教学方法的效果,为此随机地选取水平相当的15位学生,把他们分为3组,每组5人,每一组用一种方法教学,一段时间以后,这位老师对15位学生进行统考,成绩见下表,问这3种教学方法的效果有没有显著差异。
t.test(y1, y2, paired = TRUE, alternative = "two.sided") 其中,y1和y2代表需要对比的两组数据(数值型向量);paired代表使用的是配对检验;alternative代表备择假设,允许值为“two.sided”(默认),也可以根据需要设置为“greater”或“less”。1、...
这次我们来讲解如何在R语言中进行独立样本t检验、配对样本t检验、单因素方差分析和Tukey事后检验。同时,我们还会使用ggplot2库来可视化数据,让结果更直观。 独立样本t检验 📊 设置随机种子:为了确保结果的可复现性,我们先设置一个随机种子。```R set.seed(123) ...
alternative指统计检验是双侧检验(two.sides)还是单侧检验(less或greater),默认为双侧检验。 手机与驾驶反应时间的实验,假定将使用双尾独立样本t检验来比较两种情况下 驾驶员的反应时间。根据经验知道反应时间1.25s的标准偏差,并认定反应时间1s的差值是巨大的差异,那么在这个研究中,可设定效应值为d=1/1.25=0.8或者更...
#独立样本t检验 t.test(bwt~smoke,var.equal=TRUE,data = birthwt) 从统计分析结果图中我们可以看出,红色方框中的p值为0.008677,表明新生儿体重在吸烟的母亲和不吸烟的母亲之间的差异具有统计学意义;绿色方框代内为95%置信区间的上下限;蓝色方框内为两组各自的平均值。