用 R 语言进行假设检验_r假设性检验-优快云博客

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本文介绍了如何使用R语言进行假设检验，包括单样本t检验和配对样本t检验。单样本t检验用于比较样本均值与已知值的差异，而配对样本t检验则用于比较两个相关样本的均值是否相等。通过示例代码展示了如何在R中执行这两种检验，并强调了进行假设检验前对数据的正态分布性等假设的检查。

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用 R 语言进行假设检验

假设检验是统计学中常用的方法之一，用于评估样本数据与某个假设之间的一致性。在 R 语言中，我们可以使用不同的函数来执行假设检验。本文将介绍两种常见的假设检验方法：单样本 t 检验和配对样本 t 检验，并提供相应的 R 代码示例。

单样本 t 检验用于比较一个样本的均值是否等于某个给定的值。它假设样本数据服从正态分布。以下是使用 R 进行单样本 t 检验的示例代码：

# 创建一个包含样本数据的向量
data <- c(3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

# 执行单样本 t 检验
t.test(data, mu = 5)

在上述代码中，我们创建了一个名为 “data” 的向量，其中包含了样本数据。然后，我们使用 t.test() 函数执行单样本 t 检验。mu 参数用于指定要比较的均值。运行代码后，将输出 t 检验的结果，包括 t 统计量、自由度、p 值等。

配对样本 t 检验用于比较两个相关样本的均值是否相等。例如，我们可以使用配对样本 t 检验来比较同一组人员在不同时间点的体重差异。以下是使用 R 进行配对样本 t 检验的示例代码：

# 创建包含两个相关样本的数据框
before <- c(65, 70, 68, 72, 75)
after <- c(63, 68, 66, 70