R语言中t检验的全面解析与应用
1. t检验概述
t检验是一种用途广泛的统计方法,它可以用于检验相关系数是否为0,也能检验回归系数是否为0,还能用于检验两组均值是否存在差异。实验设计中,最简单的形式是只有一个自变量,且该自变量只有两种处理方式,同时只测量一个因变量。常见的例子包括比较电影《惊声尖叫2》和原版《惊声尖叫》的恐怖程度,通过测量观看两部电影时的心率(反映焦虑程度)来进行对比;研究工作时听音乐是否能提高工作质量,让人们先在听喜欢的音乐时写一篇文章,再在安静环境下写另一篇文章,然后比较文章得分;或者探究听特定音乐(如安迪喜欢的音乐)对工作质量的影响。
t检验主要分为两种类型,具体使用哪种取决于自变量的处理方式是使用相同参与者还是不同参与者:
- 独立样本t检验 :当有两个实验条件,且不同参与者被分配到每个条件时使用,也称为独立测量或独立样本t检验。
- 配对样本t检验 :当有两个实验条件,且相同参与者参与了实验的两个条件时使用,也称为匹配对或配对样本t检验。
2. t检验的原理
两种t检验的原理相似,基于假设检验的基本思想:
1. 收集两组数据样本并计算样本均值,这些均值可能相差较小或较大。
2. 如果样本来自同一总体,我们期望它们的均值大致相等。尽管样本均值可能因偶然因素而有所不同,但我们预计样本均值之间的较大差异很少出现。在原假设下,我们假定实验处理对参与者没有影响,因此期望样本均值非常相似。
3. 我们将收集到的样本均值差异与在无效应情况下(即原假设为真时)期望得到的样本均值差异进行比较。使用标准误差作为样本均值变异性的
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