#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(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...
#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...
❝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 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 package.list=c("tidyverse","rstatix","ggtext") for (package in package.list) { if (!require(package...
#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.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、...
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...
通过t.test(setosa$Sepal.Length, versicolor$Sepal.Length)即可检验差异。可以设置var.equal=TRUE指定样本等方差，或通过alternative参数指定单侧检验。两独立样本t检验展示同方差和单侧检验结果差异，Welch方法通过调整自由度矫正异方差。掌握R进行t检验分析后，后续将深入介绍相关统计理论。
在R编程中,t检验(t test)和z检验(z test)是常用的统计方法,用于比较两组数据平均值的差异是否显著。t检验通常用于样本量较小或总体标准差未知的情况下,而z检验则用于样本量较大且总体标准差已知的情况。 要进行t检验,你可以使用R内置的t.test函数。例如,如果你有两组独立样本data1和data2,你可以使用以下代码...
1.t-test的功能:单因素二水平的假设检验。 H0:与我们想过要的结果相反的假设,比如我们想要的是两组数据的差异性,那么这个假设是:两组数据没有差异性。 H1或Ha:备择假设,与H0假设相反。 2.t-test的前提:正态性和方差齐性 3.R中的t-test的使用。 t.test(x, y =