R语言

t.test（）函数说明：
1，描述
执行对数据两样本t检验的载体之一。
2，默认S3方法
t.test(x, y = NULL,
alternative = c(“two.sided”, “less”, “greater”),
mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE,
conf.level = 0.95, …)

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S3方法类“公式”
t.test（式中，数据，子集，na.action，…）

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参数说明：
X
数据值的（非空）的数字载体。
ÿ
一个可选的（非空）的数字的数据值向量。
alternative
一个字符串指定备择假设，必须是“two.sided”（默认），“大”或“少”之一。您可以指定只的首字母。
mu
一个数字，表示平均的真实价值（或差异意味着，如果你正在执行一个双样本测试）。
paired
逻辑表明是否要配对t检验。
var.equal
指示是否将两个方差为等于一个逻辑变量。如果真，那么合并方差被用于估计方差否则韦尔奇（或萨特斯韦特）近似自由度被使用。
conf.level
间隔的置信水平。
式
形式LHS的公式〜RHS LHS的地方是两个层面给予相应的组给数据值和RHS倍的数值变量。
data
一个可选的矩阵或数据帧（或类似：看model.frame）含有公式公式的变量。默认变量取自环境（式）。
subset
要使用的任选的载体，指定的观测一个子集。
na.action
一个函数，它表明，当数据包含NAs会发生什么。默认为getOption（“na.action”）。
进一步的参数将被传递到或从方法。
详细信息
接口是仅适用于2样本检验。
另类=“大”是x具有较大的比平均Y中的另类。
如果配对是真，那么x和y必须指定，它们必须是相同的长度。缺失值的去掉（成对成对如果为true）。如果var.equal为真，那么方差的汇总估计被使用。缺省情况下，若var.equal是FALSE，则方差估计分别为两个组和韦尔奇修改自由度被使用。
如果输入数据是有效恒定（与两个装置的大），产生一个错误。

值
统计
t统计值。
参数
度为t统计自由。
p.value
p值进行测试。
conf.int
一置信区间的平均值对应于指定的备择假设。
估计
估计平均或取决于它是否是一个单样本检验或双样本测试中的装置不同。
null.value
均值或指定的假设值均差，取决于它是一个单样本检验或双样本测试。
替代
一个字符串描述了另一种假设。
方法
进行指示的t检验什么类型的字符串。
data.name
字符串给出的数据的名称（多个）。
也可以看看
Examples
require(graphics)
t.test(1:10, y = c(7:20)) # P = .00001855
t.test(1:10, y = c(7:20, 200)) # P = .1245 – NOT significant anymore

Classical example: Student’s sleep data

plot(extra ~ group, data = sleep)

Traditional interface

with(sleep, t.test(extra[group == 1], extra[group == 2]))

Formula interface

t.test(extra ~ group, data = sleep)