r语言t检定（r语言t检验结果解读）
摘要：
1、R语言与统计-1：t检验与秩和检验 方差分析适用于多组均数的比较 （在完全随机设计的实验中，两组均数的t检验和方差分析是完全等价的，但t检验只能用于两组的均数比较，对于三组和三... 本篇目录：
R语言与统计-1:t检验与秩和检验
1、R语言与统计-1：t检验与秩和检验 方差分析适用于多组均数的比较 （在完全随机设计的实验中，两组均数的t检验和方差分析是完全等价的。但t检验只能用于两组的均数比较，对于三组和三组以上的均数比较，就需要用到方差分析。
2、T检验：符合正态分布的数据用T检验 秩和检验：不满足正态分布的数据用秩和检验 正态分布的检验 非正态分布 非正态分布中值比均值有意义 如果点在直线两侧则为正态分布。
3、t检验和秩和检验区别在于与t检验相比，秩和检验没有对样本分布作任何假设，适用于更广泛的情况。选用t-检验的基本前提假设是，两组样本都服从正态分布，且方差相同。
《R语言实战》自学笔记44-t检验
1、t检验可分为单总体检验和双总体检验，以及配对样本检验。 单总体t检验是检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。
2、提出假设 计算 t 统计推断 看看R的结果：①正态性检验结果 ② t 检验结果 p=0.37380.05，所以拒绝Ho，接受HA。
3、prop.test(抽样阳性， 抽样总数， p=已知百分比， alternative = greater)alternative 参数，假设方向用greater或less，默认双侧检验。用于检验实际观测值与理论推断值之间的偏离程度。
4、T检验，亦称student t检验（Students t test），主要用于样本含量较小（例如n30），总体标准差σ未知的正态分布资料。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率， 从而比较两个平均数的差异是否显著。
t检验算法及其在R语言中的实现
1、p-value = 0.072380.05，所以不能否定Ho。步骤及算法 提出假设 计算 t’其中： 统计推断 t 检验结果 p-value = 0.072380.05，所以不能否定Ho。
2、T检验，亦称student t检验（Students t test），主要用于样本含量较小（例如n30），总体标准差σ未知的正态分布资料。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率， 从而比较两个平均数的差异是否显著。
3、如果点在直线两侧则为正态分布。图示为非正态分布 wilcox.test(变量1，变量2)prop.test(抽样阳性， 抽样总数， p=已知百分比， alternative = greater)alternative 参数，假设方向用greater或less，默认双侧检验。
4、解：按题意，需检验 H0： μ ≤ 225 H1： μ 225 此问题属于单边检验问题，可以使用R语言t.test 可见P值为0.257 0.05 ，不能拒绝原假设。接受H0，即平均寿命不大于225小时。
5、独立双样本t检验，首先假设我们的两组数据完全由独立抽样得来；t.test函数可以直接用于检验像sleep这样的长数据，列group则为样本的分组依据。
R语言与统计-2:方差分析
1、方差分析适用于多组均数的比较 （在完全随机设计的实验中，两组均数的t检验和方差分析是完全等价的。但t检验只能用于两组的均数比较，对于三组和三组以上的均数比较，就需要用到方差分析。
2、Sphericity Corrections ：球形矫正，当方差不相等时进行矫正，矫正方法有the Greenhouse-Geisser (1959)， the Huynh-Feldt (1976)， 简称GG和HF。
3、数据准备 结果可视化 方法1：interaction.plot()函数来展示双因素方差分析的交互效应。图形解读：无论哪个品种，v1值均是N2显著高于N1，品种来看，a品种显著高于b品种。方法2：gplots包中的plotmeans()函数来展示交互效应。
4、结果解读：可以看出v1，v2和v3在nitrogen之间存在很大的不同（P值均小于0.05）。单因素多元方差分析有两个前提假设，一个是多元正态性，一个是方差—协方差矩阵同质性。
R中,怎样看T检验中的的结果
1、提出假设 计算 t 统计推断 看看R的结果：①正态性检验结果 ② t 检验结果 p=0.37380.05，所以拒绝Ho，接受HA。
2、独立样本t检验的结果通常包括样本均值、标准误差、t值、自由度和p值等。
3、t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。 t检验的适用条件为样本分布符合正态分布。
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