R语言中指定假设检验类型的方法

最新推荐文章于 2025-07-31 15:29:56 发布

TechGlide

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了R语言中执行各种假设检验的方法，包括单样本、独立样本和配对样本t检验，卡方检验以及方差分析。通过t.test()、chisq.test()和aov()函数，可以方便地对数据进行统计分析，判断样本间差异是否显著。

R语言中指定假设检验类型的方法

在R语言中，我们可以使用不同的函数和包来执行各种类型的假设检验。假设检验是统计学中常用的一种方法，用于评估数据样本与某个假设之间的一致性。下面将介绍几种常见的假设检验类型以及在R语言中执行它们的方法。

单样本 t 检验用于比较一个样本的均值是否与某个已知的总体均值存在显著差异。在R语言中，可以使用t.test()函数来执行单样本 t 检验。以下是一个例子：

# 创建一个样本向量
sample_data <- c(23, 25, 28, 27, 24, 26, 29, 30, 25, 26)

# 执行单样本 t 检验
result <- t.test(sample_data, mu = 28)

# 打印检验结果
print(result)

在上面的例子中，我们创建了一个样本向量sample_data，然后使用t.test()函数执行了单样本 t 检验，其中mu参数指定了总体均值的假设值。最后，我们打印了检验结果。

独立样本 t 检验用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。在R语言中，可以使用t.test()函数的另一种形式来执行独立样本 t 检验。以下是一个例子：

# 创建两个独立样本向量
group1 <- c(23, 25, 28, 27, 24)
group2 <

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