Hvordan du sammenligner to datasampler med Rs T-test-dummier

Hvis du vil bruke Rs t. test () -funksjonen til å sammenligne dataene dine, må du først sjekke om begge prøver normalt distribueres.

Hvis du vil vite om gjennomsnittstemperaturen varierer mellom perioder som beveren er aktiv og inaktiv, kan du gjøre det med en enkel kommando: >> t. Test (temp ~ aktiv, data = beaver2) Welch To-prøve t -testdata: temp ved aktiv t = -18. 5479, df = 80. 852, p-verdi <2. 2e-16 alternativ hypotese: ekte forskjell i midler er ikke lik 0 95 prosent konfidensintervall: -0. 8927106 -0. 7197342 utvalgsestimater: gjennomsnitt i gruppe 0 i gruppe 1 37. 09684 37. 90306

Normalt kan du bare utføre en t-test på prøver for hvilke avvikene er omtrent like. R bruker Welchs variasjon på

Du får mye informasjon her:

Den andre linjen gir deg teststatistikken (t for denne testen)), grader av frihet (df) og den tilhørende p-verdien. Den svært små p-verdien indikerer at middelene til begge prøvene varierer vesentlig.

• Den alternative hypotesen forteller deg hva du kan konkludere om p-verdien er lavere enn grensen for betydning. Generelt vurderer forskerne den alternative hypotesen å være sant hvis p-verdien er lavere enn 0. 05.

• Du leser formel temp ~ aktiv som "evaluer temp innen grupper bestemt av aktiv. "Alternativt kan du bruke to separate vektorer for prøvene du vil sammenligne og passere begge til funksjonen, som i følgende eksempel:

• >> activetemp inactivetemp t. test (aktivtemp, inaktivtemp)