R 语言实战笔记 基本统计分析 t检验

t检验

如果变量是类别型的，那么可以直接使用7.3节中的显著性检验的方法。结果变量为连续型的组间，并假设其呈正态分布，则需要使用这节的方法。

数据准备
MASS 包中的 UScrime 数据集，包含了1960年美国47个州的刑罚制度对犯罪率影响的信息。感兴趣的变量：
Prob （监禁的概率）、
U1 （14~24岁年龄段城市男性失业率）
U2 （35~39岁年龄段城市男性失业率）
类别型变量 So （指示该州是否位于南方的指示变量）将作为分组变量使用

独立样本的t检验

这里假设两组数据是独立的，并且是从正态总体中抽得。

t.test(y ~ x, data)

y 是一个数值型变量

x 是一个二分变量

下面使用一个假设方差不等的双侧检验，比较了南方（ group 1 ）和非南
方（ group 0 ）各州的监禁概率：

> library(MASS)
> t.test(Prob ~ So,data=UScrime)