生信R中t.test函数代码

在生信分析中，`t.test` 函数在R语言中用于执行独立样本的t检验，主要用于比较两个样本平均值是否有显著差异。其基本语法如下：

t.test(x, y = NULL, alternative = "two.sided", mu = 0,
       var.equal = FALSE, paired = FALSE, conf.level = 0.95,
       ..., trim = 0, na.rm = TRUE, exact = FALSE)

参数说明：
- `x` 或 `y`: 要比较的数值向量，如果只有一个变量，则视为单样本；如果有两个，则进行双样本比较。
- `alternative`: 检验假设，默认为"two.sided"，即两侧检验（两尾），还有"greater"（单侧，上侧）和"less"（单侧，下侧）。
- `mu`: 默认为0，表示零假设，即两组平均值相等。
- `var.equal` (布尔): 如果设为`TRUE`，则假定两组数据方差相等，否则会计算分母更复杂的Welch's t检验。
- `paired` (布尔): 是否为配对样本检验，默认为`FALSE`。
- `conf.level`: 显著性水平，默认为95%，即置信度。
- `trim` (数字): 对两端指定比例的数据进行截断，避免异常值影响结果。
- `na.rm` (布尔): 是否删除缺失值，默认删除。
- `exact` (布尔): 对于小样本，是否进行精确p值计算，默认为`FALSE`，使用连续近似。

使用这个函数时，通常需要先准备好要对比的两个变量，然后根据研究目的选择适当的参数设置。例如，比较两组学生分数的均值差异可以这样操作：

# 假设有两个样本数据，分别存储在 vectors x 和 y 中
scores_x <- c(85, 92, 78, 90)
scores_y <- c(88, 86, 90, 94)

# 进行t检验
t_test_results <- t.test(scores_x, scores_y)
summary(t_test_results) # 查看结果摘要