#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...
t检验的实现 #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 a...
my_t_test <- function(data, group1, group2) { result <- t.test(data[[group1]], data[[group2]]) return(result) } 这个函数接受三个参数:data表示包含数据的数据框,group1和group2表示要比较的两个组。函数内部使用t.test函数执行t检验,并将结果存储在result变量中。最后,函数返回结果。
t.test 是R 语言中用于进行独立样本 t 检验的函数,它用于比较两个独立样本的均值是否有显著差异。下面是对 t.test 函数的基础概念、优势、类型、应用场景以及可能遇到的问题和解决方法的详细解释。 基础概念 独立样本 t 检验是一种统计方法,用于评估两个独立群体(或样本)的平均值是否存在显著差异。它基于 t 分布...
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...
#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,data=x)with(w,data.frame(statistic,p.value))}) 你会发现跟我们使用for循环得到的结果是一致的 ...
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...
R语言 t.test()原假设 导言 在统计学中,假设检验是一种基本的方法,用于确定观测到的数据是否支持某个特定的假设。在R语言中,t.test()函数是一种常用的假设检验方法,用于比较两个样本的均值是否存在差异。本文将详细介绍t.test()函数的原假设以及如何使用该函数进行假设检验。
R语言实操过程–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。 单样本t检验 前提条件 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员工的平均值110斤?
paired=FALSE（FALSE可以简写成F）意思是对X和Y这2个相互独立的样本做2个样本的t检验。t检验的意思你自己百度吧。。。单个样本的是假设样本相互独立且来自同一个正态分布，一般是检验总体的平均数是不是等于某一个值（一般是0）；两个样本的是假设两个样本相互独立且都来自于正态分布，一般是检验...