使用 t 检验比较两个总体的均值(R语言)
在统计学中,t 检验是一种常用的假设检验方法,用于比较两个样本或总体的均值是否存在显著差异。在R语言中,可以使用一些内置函数来执行 t 检验,并从结果中得出结论。
假设我们有两个样本,分别是样本1和样本2。我们想要比较这两个样本的总体均值是否相等。下面是使用R语言执行 t 检验的步骤:
步骤1: 数据准备
首先,要进行 t 检验,我们需要准备好样本数据。假设我们有两个向量 x 和 y,分别存储了样本1和样本2的数据。
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(6, 7, 8, 9, 10)
步骤2: 执行 t 检验
接下来,我们使用 t.test() 函数执行 t 检验。该函数的参数包括两个样本向量以及其他可选参数,如假设检验类型、置信水平等。
result <- t.test(x, y)
步骤3: 结果解读
执行完 t.test() 函数后,将获得一个包含 t 检验结果的对象。我们可以使用该对象的不同属性来获取所需的信息。
# 显示均值差异的置信区间
conf_int <- result$conf.int
cat("置信区间:", conf_int[1], "-", conf_int[2], "\n")
# 显示 t 统计量的值
t_statistic <- result$statistic
本文介绍了如何使用R语言进行t检验,以比较两个样本或总体的均值是否存在显著差异。通过数据准备、执行t检验及结果解读三个步骤,详细讲解了t.test()函数的应用,强调t检验能判断差异显著性但不揭示方向。
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