R语言中用于t检验的函数是stats工具包中的t.test(),语法结构如下: t.test(x, y = NULL, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE, conf.level = 0.95, ...) 1.1 单样本t检验 假设样本来自总体均值为的正态分布,总体方差未知。记样本量...
t.test(x,mu=225,alternative="greater",conf.level=1-alpha) ## ## One Sample t-test ## ## data: x ## t = 0.66852, df = 15, p-value = 0.257 ## alternative hypothesis: true mean is greater than 225 ## 95 percent confidence interval: ## 198.2321 Inf ## sample estimates: ## m...
print(data_paired) ``` 进行配对样本t检验:使用t.test函数,并设置paired=TRUE。```R paired_t_test_result <- t.test(before_treatment, after_treatment, paired = TRUE) ``` 输出结果:查看配对样本t检验的结果。 方差分析(ANOVA) 📈📈📈单因素方差分析:创建三个组的数据,并进行单因素方差分析。 ...
pwr.t.test(n=,d=,sig.level=,power=,alternative=) 其中:n为样本大小 d为效应值,即标准化的均值之差 sig.level表示显著性水平(默认为0.05) power为功效水平 type指检验类型:双样本t检验(two.sample)、单样本t检验(one.sample)或相依样本t检验(paired)。默认为双样本t检验。 alternative指统计检验是双侧检验...
#Tips:除了跟t.test一样有mu和alternative两个参数外,还有一个correct参数,用于指示是否需要连续性校正,默认是校正的(T)。还有exact,用来指示是否精确计算。 C. 两样本t检验 我们以energy数据集作为例子,来比较一下肥胖和消瘦的两组人群的能量消耗是否有差别: ...
R语言 t.test 位于stats 包(package)。 说明 对数据向量执行一和两个样本t-tests。 用法 t.test(x, ...) ## Default S3 method: t.test(x, y = NULL, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE, conf.level = 0.95, ...) ## ...
t.test(x, y = NULL, alternative = c(“two.sided”, “less”, “greater”), mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE, conf.level = 0.95, …) x, y: 两个样本数据. alternative: 检验的备择假设. mu: 假设的总体均值. paired: 是否执行配对检验. ...
14,15,12,27,18,18)B=c(10,13,8,3,5,20,6,9)x=A-B #shapiro检验 shapiro.test(A)shapiro.test(B)shapiro.test(x)程序运行结果 上述结果表明：样本数据均通过正态性检验 配对t检验代码：t.test(x,paired=T)程序运行结果:结果表明，p-value = 0.001884<0.01，两种处理方法的具有极显著差异。
type:检验类型:两样本t检验(two.sample),单样本t检验(one.sample),配对t检验(paired),默认两样本t检验 alternative:双侧检验还是单侧检验,双侧(two.sided),单侧(less或者greater),默认双侧检验 单样本t检验(样本均数和已知总体均数比较) 使用课本例36-3的例子。 用某药治疗矽肺患者,估计可增加尿矽排出量,其标准...
R语言中用于t检验的函数是stats工具包中的t.test(),语法结构如下: t.test(x, y = NULL, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE, conf.level = 0.95, ...) 1. 2. 3.