R语言医学数据分析实践-经典统计分析

【图书推荐】《R语言医学数据分析实践》-优快云博客

《R语言医学数据分析实践 李丹 宋立桓 蔡伟祺 清华大学出版社9787302673484》【摘要 书评 试读】- 京东图书 (jd.com)

R语言编程_夏天又到了的博客-优快云博客

R编程环境的搭建-优快云博客

经典统计分析包括了许多常用的统计方法和技术，用于数据的描述、推断和建模。本节将介绍经典统计分析方法（包括t检验、方差分析、卡方检验、线性回归）在R语言中的实现。

5.1.1  t检验

样本均值（sample mean），又称样本均数，是描述一组数据集中趋势的重要统计量。它是通过将一组数据的所有数值相加后，再除以这组数据的个数来计算的。在统计学中，方差是每个样本值与样本均值之差的平方的平均值。方差衡量了数据的离散程度，即数据点相对于均值的散布情况。标准差则是方差的平方根，表示数据相对于均值的平均偏离程度。标准差也是一种度量数据分散程度的重要指标。

t检验是一种统计方法，用于比较两个样本的均值是否存在显著差异。它基于样本均值和样本标准差，通过计算t值来判断两个样本均值是否显著不同。t检验适用于连续变量的独立样本或配对样本的比较，在医学领域中广泛使用。t检验有两种类型：单样本t检验和双样本t检验。

1. 单样本t检验

单样本t检验的目的是检验单样本的均值是否与已知总体的均值相等。

应用场景举例：在某偏远地区随机抽取若干名健康男子，检验其脉搏均值是否高于全体健康男子的平均水平；检验某一线城市全体高三学生的视力水平是否低于全国高三学生的视力水平。

在R语言中，可以使用t.test函数进行单样本t检验。具体步骤包括：

（1）设置零假设（H0）：假设检验的零假设通常是样本均值等于总体均值。

（2）收集样本数据。

（3）运行单样本t检验：使用t.test函数，指定样本数据和总体均值，得出检验结果，包括t值、p值和置信区间。

2. 双样本t检验