与期望的总体均值进行比较：单样本 t 检验（使用 R 语言）

与期望的总体均值进行比较：单样本 t 检验（使用 R 语言）

单样本 t 检验是一种统计方法，用于比较一个样本的均值是否与给定的总体均值有显著差异。在本文中，我们将使用 R 语言来执行单样本 t 检验，并探讨其用法和解释结果的方法。

首先，我们需要准备一些数据用于演示。假设我们有一个样本数据集，包含了一组观测值。我们想要检验这组观测值的均值是否与总体均值 0.5 相等。

以下是一个示例数据集：

# 示例数据集
data <- c(0.48, 0.52, 0.45, 0.55, 0.47, 0.49, 0.51, 0.52, 0.46, 0.48)

接下来，我们可以使用 R 中的 t.test() 函数执行单样本 t 检验。该函数需要一个数值型向量作为输入，并使用参数 mu 指定总体均值。

# 执行单样本 t 检验
result <- t.test(data, mu = 0.5)

执行完上述代码后，result 变量将包含 t.test() 函数的返回结果。我们可以使用以下代码来查看结果的摘要信息：

# 查看摘要信息
summary(result)

t.test() 函数的返回结果包含了 t 值、自由度、p 值和置信区间等信息。摘要信息可用于评估检验结果的显著性和方向。

此外，我们还可以通过以下代码查看完整的结果信息：