R语言 双样本独立检验：比较两组独立样本的差异

R语言 双样本独立检验：比较两组独立样本的差异

在统计学中，双样本独立检验是一种常用的方法，用于比较两组独立样本之间的差异。这种方法可以帮助我们确定两组样本是否具有统计学上的显著差异。在本篇文章中，我们将介绍如何使用R语言进行双样本独立检验，并提供相应的源代码示例。

首先，我们需要明确两组样本的特征和目标。假设我们有两组学生，一组接受了某个新的教育方法，另一组接受了传统的教育方法。我们想要比较两组学生在数学考试中的得分是否存在显著差异。

接下来，我们将使用R语言中的t.test()函数进行双样本独立检验。首先，我们需要创建两个向量，分别表示两组学生的数学考试成绩。假设这两组数据分别存储在变量group1和group2中。

# 创建两组样本数据
group1 <- c(75, 80, 85, 90, 95)
group2 <- c(65, 70, 75, 80, 85)

# 执行双样本独立检验
result <- t.test(group1, group2)

# 输出检验结果
print(result)

执行上述代码后，我们将得到包含双样本独立检验结果的输出。输出中包含了检验统计量、自由度、p值以及置信区间等信息。

接下来，让我们来解释一下输出中的一些关键信息。

• 检验统计量：输出中的t值表示两组样本的平均值之差与标准误差之比。该值用于计算p值。