t-Test

t-Test用来比较两个群组的均值，这里假设两个样本组都随机、独立，并且来自方差未知但相等的正态分布的总体。

这里我们使用和《两个样本的Z-test》中一样的数据，如下：

A: 175, 168, 168, 190, 156, 181, 182, 175, 174, 179
B: 185, 169, 173, 173, 188, 186, 175, 174, 179, 180

为解决这个问题，我们必须使用针对两个样本的Student's t-test，这里假设这两个样本取自符合Gaussian分布的总体（如果我们不能够假设这个条件，我们必须使用称作Wilcoxon-Mann-Whitney test的non-parametric test来解决这个问题）。在进行t-test之前，有必要两个群组的的样本方差，这里使用Fisher's F-test来检验homoskedasticity。在R中你可以照着以下做：

[plain] view plaincopy

1. a = c(175, 168, 168, 190, 156, 181, 182, 175, 174, 179)  

2. b = c(185, 169, 173, 173, 188, 186, 175, 174, 179, 180)  

3.   

4. var.test(a,b)  

5.   

6.      F test to compare two variances