R语言执行T检验
来源:互联网 发布:程序员用什么鼠标好 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 01:06
说明
a.单样本t检验可以帮助我们测试两个均值是否存在显著性差异
b.双样本t检验可以用来测试两组独立的数据集其均值是否不同
#导入数据library(stats)data("mtcars")#操作1)完成属性可视化处理,在盒图中分别展示mpg和am两个属性的差别:boxplot(mtcars$mpg,mtcars$mpg[mtcars$am==0],ylab = "mpg",names = c("overall","automobile"))boxplot(mtcars$mpg,mtcars$mpg[mtcars$am==0],ylab = "mpg",names = c("overall","automobile"))abline(h = mean(mtcars$mpg),lwd = 2,col = "red")abline(h = mean(mtcars$mpg[mtcars$am==0]),lwd = 2,col = "blue")
#执行统计分析来验证汽车类型的样本mpg均值是否低于总体样本的mpg值:mpg.meanall = mean(mtcars$mpg)mpg_am = mtcars$mpg[mtcars$am == 0]t.test(mpg_am,mu = mpg.meanall) One Sample t-testdata: mpg_amt = -3.3462, df = 18, p-value = 0.003595alternative hypothesis: true mean is not equal to 20.0906295 percent confidence interval: 15.29946 18.99528sample estimates:mean of x 17.14737
#采用盒图分析绘制结果,手动与自动的对比,红蓝线分别表示各自平均数boxplot(mtcars$mpg~mtcars$am,ylab = "mpg",names = c("automatic","manual"))#这条程序与之等价boxplot(mtcars$mpg[mtcars$am==0],mtcars$mpg[mtcars$am==1],ylab = "mpg",names = c("automatic","manual"))abline(h = mean(mtcars$mpg[mtcars$am==0]),lwd = 2,col = "blue")abline(h = mean(mtcars$mpg[mtcars$am==1]),lwd = 2,col = "red")
#接下来分析自动档车的mpg值是否低于手动档的mpg t.test(mtcars$mpg~mtcars$am) Welch Two Sample t-testdata: mtcars$mpg by mtcars$amt = -3.7671, df = 18.332, p-value = 0.001374alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 095 percent confidence interval: -11.280194 -3.209684sample estimates:mean in group 0 mean in group 1 17.14737 24.39231 #注意两种间隔符的区别,可以表示相当意思 t.test(mtcars$mpg[mtcars$am==0],mtcars$mpg[mtcars$am==1]) Welch Two Sample t-testdata: mtcars$mpg[mtcars$am == 0] and mtcars$mpg[mtcars$am == 1]t = -3.7671, df = 18.332, p-value = 0.001374alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 095 percent confidence interval: -11.280194 -3.209684sample estimates:mean of x mean of y 17.14737 24.39231
分析
a.单样本检验中,由红蓝线的高度人们会有自动汽车的mpg的均值显著小于总体的mpg均值猜测。这为HO:u>=u0(原假设),
H1:u < u0(这是人们的假设,备择假设),u0代表总体mpg均值.我们使用了单样本t检验,得到的p-value = 0.003595,小于0.05,因此我们拒绝H0,接收H1,假设成立。
b.双样本检验中,可以判断两个均值是否有显著性差异。H0:u1=u2,H1:u1!=u2,p-value <0.05,拒绝H0,接收H1。假设成立。
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