r语言计算mean difference置信区间

在R语言中，计算两组数据的均值差异置信区间可以使用t.test()函数。该函数需要输入要比较的两组数据，以及置信水平。置信水平一般取95%，即显著性水平为α=0.05。

例如，现在要比较一组数据x和另一组数据y的均值差异。可以使用如下代码计算它们的置信区间：

t.test(x, y, conf.level = 0.95)

其中conf.level表示置信水平，默认值为0.95。上述代码的执行结果会输出置信区间，包括均值差、置信区间上下限和置信水平：

Welch Two Sample t-test

data: x and y
t = -2.1366, df = 45.777, p-value = 0.03804
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-3.4492352 -0.0875986
sample estimates:
mean of x mean of y
25.02607 27.53159

可以看到，均值差为-2.505525，置信区间为(-3.4492352，-0.0875986)，置信水平为0.95。这说明，对于这组数据，我们有95%的置信水平相信x和y的均值差在(-3.4492352，-0.0875986)之间。

相关问题

data: x and y t = 3.0371, df = 299, p-value = 0.002599 alternative hypothesis: true mean difference is not equal to 0 95 percent confidence interval: 2.813942 13.172724 sample estimates: mean difference 7.993333解释

这段话是来自一个双样本t检验的结果报告。这个t检验用于比较两个独立样本的均值是否有显著差异。其中，t值是检验统计量，用于衡量样本均值之间的差异相对于它们的标准误差的大小。df是自由度，表示样本量减去模型参数的数量。p-value是检验的显著性水平，表示在零假设为真的情况下，得到观察到的统计量或更极端情况的概率。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝零假设。95%置信区间是一种估计，其包含了真实均值的可能范围。最后，样本均值差异是样本的均值之差，表示两个样本之间的平均差异大小。

R语言怎么看p1-p2是否落在由样本得到的置信区间内n <- 1000 m <- 1000 k <- 10000 alpha <- 0.05 p1 <- 0.5 p2 <- 0.3 hmus1 <- numeric(k) hmus2 <- numeric(k) for (i in 1:k){ x <- rbinom(n,1,prob=p1) #生成x服从二项分布随机数 hmus1[i]<- mean(x) } for (i in 1:k){ y <- rbinom(m,1,prob=p2) #生成y服从二项分布随机数 hmus2[i]<- mean(y) } hvar1 <- var(hmus1) hvar2 <- var(hmus2) hup <- hmus1-hmus2+qt(alpha, n+m-2, lower.tail = FALSE)sqrt((1/n+1/m)(hvar1+hvar2)/(n+m+2)) hlo <- hmus1-hmus2-qt(alpha, n+m-2, lower.tail = FALSE)sqrt((1/n+1/m)(hvar1+hvar2)/(n+m+2)) hup hlo

可以通过判断p1-p2是否落在由样本得到的置信区间内来判断。具体做法是计算置信区间的上界hup和下界hlo，然后判断p1-p2是否在[hlo, hup]的区间内。如果是，则可以认为p1和p2没有显著差异；如果不是，则可以认为p1和p2有显著差异。代码如下：

if ((p1 - p2) > hlo && (p1 - p2) < hup) {
  print("p1 and p2 have no significant difference.")
} else {
  print("p1 and p2 have significant difference.")
}