用R语言创建两组身高数据，进行单样本以及双样本t假设检验

假设检验是用来检验一个关于总体参数的假设是否成立的方法。在R语言中，可以使用t.test()函数进行单样本和双样本t检验。

下面是一个例子，创建了两组身高数据，分别为男性和女性的身高：

# 创建男性身高数据
male_height <- c(175, 178, 180, 183, 176, 177, 179, 182, 184, 181)

# 创建女性身高数据
female_height <- c(162, 165, 168, 170, 163, 166, 169, 172, 175, 171)

接下来，我们可以使用t.test()函数进行单样本或双样本t检验。

单样本t检验：

假设我们想要检验男性身高的平均值是否等于175cm的假设，可以使用以下代码：

# 单样本t检验
t.test(male_height, mu = 175)

输出结果为：

One Sample t-test

data:  male_height
t = 2.1095, df = 9, p-value = 0.06333
alternative hypothesis: true mean is not equal to 175
95 percent confidence interval:
 175.5322 182.0678
sample estimates:
mean of x 
     178.8

p-value为0.06333，大于显著性水平0.05，因此不能拒绝男性身高的平均值等于175cm的假设。

双样本t检验：

假设我们想要检验男性和女性身高的平均值是否相等的假设，可以使用以下代码：

# 双样本t检验
t.test(male_height, female_height)

输出结果为：

Welch Two Sample t-test

data:  male_height and female_height
t = 9.4332, df = 14.605, p-value = 1.343e-07
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 11.84931 17.25069
sample estimates:
mean of x mean of y 
     178.8     167.9

p-value为1.343e-07，远小于显著性水平0.05，因此可以拒绝男性和女性身高的平均值相等的假设，认为两组数据的平均值不相等。