R编程中的单样本t检验-理解和应用

R编程中的单样本t检验-理解和应用

单样本t检验是一种常见的统计方法，用于比较一个数据样本的均值是否与预期的总体均值有显著差异。在R语言中进行单样本t检验非常方便，并且提供了丰富的统计函数和包来帮助我们进行分析。

1. 数据准备
   在进行单样本t检验之前，我们需要准备好相应的数据。假设我们有一组学生的数学考试成绩，并且我们想要检验这组成绩的平均值是否与总体平均值100有显著差异。我们随机选择了20个学生，并记录了他们的成绩。

# 创建数据向量
scores <- c(85, 92, 88, 95, 78, 100, 90, 87, 92, 96, 89, 93, 85, 90, 97, 91, 82, 88, 94, 86)

2. 单样本t检验假设检验
   在R语言中，我们可以使用t.test()函数进行单样本t检验。该函数会计算出样本的t值、p值以及置信区间等结果，帮助我们做出判断。

# 单样本t检验
t.test(scores, mu = 100)

# 输出结果

该函数的参数中，scores是待检验的数据，mu表示预期的总体均值。默认情况下，t.test()函数进行的是双侧检验，即检验均值是否与预期值有显著差异。如果我们想要进行单侧检验，可以通过设置alternative参数来指定。

3. 结果解读
   t.test()函数返回的结果包括t统计量、自由度、p值以及95%置信