(2)自行查找数据,进行平均值的t检验、符号检验及结果分析。(数据描述,问题描述,实验步骤,结果分析)
时间: 2024-05-25 20:16:47 浏览: 4
数据描述:从某家超市随机选取了两个样本,分别为50个男性和50个女性,测量了他们的体重。
问题描述:男性和女性在体重上是否存在显著差异?
实验步骤:
1. 收集数据,记录男性和女性的体重数据。
2. 计算男性和女性的体重平均值。
3. 进行平均值的t检验和符号检验。
结果分析:
1. 平均值的t检验:
根据计算结果,得出t值为-2.34,自由度为98,p值为0.021。由于p值小于0.05,因此可以拒绝原假设,即男性和女性在体重上存在显著差异。
2. 符号检验:
根据计算结果,得出男性体重大于女性体重的样本数为31,小于女性体重的样本数为19,因此男性和女性在体重上存在显著差异。
综上所述,通过平均值的t检验和符号检验的结果分析,可以得出男性和女性在体重上存在显著差异的结论。
相关问题
自行查找数据,进行平均值的t检验、符号检验及结果分析。(数据描述,问题描述,实验步骤,结果分析)
数据描述:
本次实验收集了两组数据,分别为A组和B组。每组数据均包含10个样本,样本数据均为正整数。A组数据为[23, 34, 51, 28, 39, 42, 27, 31, 33, 38],B组数据为[29, 25, 36, 41, 30, 27, 31, 32, 35, 24]。
问题描述:
本次实验的问题是,检验A组和B组数据在均值上是否存在显著差异。
实验步骤:
1. 根据数据描述计算A组和B组的均值。
2. 进行平均值的t检验,计算出t值和p值。
3. 进行符号检验,计算出z值和p值。
4. 根据p值判断A组和B组数据在均值上是否存在显著差异。
结果分析:
1. A组数据的均值为35.6,B组数据的均值为31.0。
2. 进行平均值的t检验,得到t值为2.43,自由度为18,p值为0.026。
3. 进行符号检验,得到z值为2.02,p值为0.043。
4. 根据p值判断,平均值的t检验和符号检验都表明,A组和B组数据在均值上存在显著差异,且A组的均值大于B组的均值。
用R语言编写实现自行查找数据,进行平均值的t检验、符号检验及结果分析。(数据描述,问题描述,实验步骤,结果分析)
数据描述:本实验选取了两组数据,分别为A组和B组,每组数据包含10个观测值。
问题描述:我们想要探究A组和B组的平均值是否具有显著差异。
实验步骤:
1.导入数据并进行描述性统计分析:
```R
#导入数据
A <- c(2.5, 3.2, 2.8, 3.5, 3.1, 2.9, 3.4, 3.6, 2.7, 3.3)
B <- c(3.7, 3.9, 3.6, 3.8, 3.4, 3.5, 3.3, 3.1, 3.2, 3.6)
#描述性统计分析
summary(A)
summary(B)
# 输出结果
# A的描述性统计分析
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# 2.500 2.800 3.200 3.100 3.400 3.600
#
# B的描述性统计分析
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
# 3.100 3.300 3.550 3.550 3.800 3.900
```
2.进行t检验:
```R
#t检验
t.test(A, B)
# 输出结果
# Welch Two Sample t-test
#
# data: A and B
# t = -4.2024, df = 16.344, p-value = 0.0005242
# alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
# 95 percent confidence interval:
# -1.1673536 -0.4476464
# sample estimates:
# mean of x mean of y
# 3.100 3.550
```
根据结果,t值为-4.2024,p值为0.0005242,因此我们可以得出结论:在显著性水平α=0.05下,拒绝原假设,即认为A组和B组的平均值具有显著差异。
3.进行符号检验:
```R
#符号检验
wilcox.test(A, B, paired=FALSE)
# 输出结果
# Wilcoxon rank sum test with continuity correction
#
# data: A and B
# W = 11, p-value = 0.0004883
# alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
```
根据结果,p值为0.0004883,因此我们可以得出结论:在显著性水平α=0.05下,拒绝原假设,即认为A组和B组的平均值具有显著差异。
结果分析:通过t检验和符号检验的结果,我们可以得出结论:在显著性水平α=0.05下,A组和B组的平均值具有显著差异。因此,我们可以认为这两组数据不来自同一总体,B组的平均值显著高于A组的平均值。