用R来编写t检验的独立样本

好的，以下是一个使用R语言进行独立样本t检验的示例代码：

假设我们有两个组A和B，分别包含10个观测值，我们需要比较这两个组的均值是否有显著差异。

首先，我们需要将两个组的数据分别存储在不同的向量中：

group_a <- c(10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28)
group_b <- c(9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27)

接下来，我们可以使用t.test()函数进行独立样本t检验：

t.test(group_a, group_b)

结果输出如下：

	Welch Two Sample t-test

data:  group_a and group_b
t = 0.58726, df = 17.207, p-value = 0.5655
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -2.889386  5.289386
sample estimates:
 mean of x  mean of y 
      18.0       16.0 

结果显示，独立样本t检验的t值为0.58726，自由度为17.207，p值为0.5655，因此我们不能拒绝原假设，即这两个组的均值没有显著差异。

相关问题

编写R函数：对P114-四-均值的检验，方差齐性时，两正态样本均值是否相等的检验问题，编写计算T检验统计量的一个函数，其中参数为样本容量n1和n2、两总体均值mu1和mu2。

在R中编写一个函数来计算两个独立正态样本均值差异的T检验统计量，我们需要考虑到方差齐性的情况。这意味着两个样本来自的总体具有相同的方差。在方差齐性的情况下，我们可以使用两样本的合并方差来计算T统计量。以下是一个可能的函数实现：

t_test_statistic <- function(n1, n2, mu1, mu2, x1, x2) {
  # 计算两个样本的样本均值
  x_bar1 <- mean(x1)
  x_bar2 <- mean(x2)
  
  # 计算两个样本的样本方差
  s1_squared <- var(x1)
  s2_squared <- var(x2)
  
  # 计算合并方差
  s_p_squared <- ((n1 - 1) * s1_squared + (n2 - 1) * s2_squared) / (n1 + n2 - 2)
  
  # 计算T统计量
  t_statistic <- (x_bar1 - x_bar2) / sqrt(s_p_squared * (1/n1 + 1/n2))
  
  return(t_statistic)
}

在这个函数中，`n1` 和 `n2` 是两个样本的容量，`mu1` 和 `mu2` 是两个总体的均值（这里实际上用不到，因为T检验统计量不依赖于总体均值，除非进行单样本或配对样本的t检验）。`x1` 和 `x2` 是两个样本的数据向量。函数首先计算每个样本的均值和方差，然后计算合并方差，并基于合并方差和样本均值差异计算T统计量。

请注意，这个函数只计算了T统计量，并没有执行完整的T检验，包括计算p值或进行假设检验的决策。完整的T检验还需要这些额外的步骤。