写出比较两个总体均值差异显著性检验的函数。 要求函数输入参数只有两个，一个为数据文件 data，另一个是显著性水平， 默认值设置为 0.05。输出结果包括两个样本均值，两个两个样本方差，合并 方差，检验统计量，t 分布临界值和结论

以下是比较两个总体均值差异显著性检验的函数的代码：

two_sample_t_test <- function(data, alpha = 0.05) {
  # 计算样本1和样本2的均值和方差
  mean1 <- mean(data[[1]])
  mean2 <- mean(data[[2]])
  var1 <- var(data[[1]])
  var2 <- var(data[[2]])
  
  # 合并方差
  pooled_var <- ((length(data[[1]]) - 1) * var1 + (length(data[[2]]) - 1) * var2) / (length(data[[1]]) + length(data[[2]]) - 2)
  
  # 计算检验统计量
  t_stat <- (mean1 - mean2) / (sqrt(pooled_var) * sqrt(1/length(data[[1]]) + 1/length(data[[2]])))
  
  # 计算 t 分布临界值
  t_critical <- qt(1 - alpha/2, df = length(data[[1]]) + length(data[[2]]) - 2, lower.tail = FALSE)
  
  # 判断是否拒绝原假设
  if (abs(t_stat) > t_critical) {
    conclusion <- "拒绝原假设，两个总体均值不相等"
  } else {
    conclusion <- "接受原假设，两个总体均值相等"
  }
  
  # 输出结果
  cat("样本1均值：", mean1, "\n")
  cat("样本2均值：", mean2, "\n")
  cat("样本1方差：", var1, "\n")
  cat("样本2方差：", var2, "\n")
  cat("合并方差：", pooled_var, "\n")
  cat("检验统计量：", t_stat, "\n")
  cat("t分布临界值：", t_critical, "\n")
  cat("结论：", conclusion, "\n")
}

使用该函数，可以进行两个总体均值差异显著性检验。例如，假设我们有两个数据文件 data1 和 data2，它们分别包含两个样本的数据，我们可以按照如下方式进行检验：

data1 <- list(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(2, 3, 4, 5, 6))
data2 <- list(x = c(1, 2, 3, 4, 5), y = c(3, 4, 5, 6, 7))
two_sample_t_test(data1)
two_sample_t_test(data2, alpha = 0.01)

这里默认显著性水平为 0.05，第二次调用函数时设置显著性水平为 0.01。函数将输出每个样本的均值和方差、合并方差、检验统计量、t 分布临界值和结论。