R语言计量资料差异分析完整代码

在R语言中，如果你要对计量资料进行差异分析，最常见的是两独立样本的t检验或配对设计的t检验，这里以简单的两样本t检验为例给出完整代码。首先确保你安装了基础统计包`base`：

# 首先加载数据（例如df是一个包含两个变量'treatment'和'response'的数据框）
data(df)

# 确定'treatment'列是因子类型
str(df$treatment) # 如果不是，需要进行转换

# 对于两独立样本t检验，假设'treatment'列的两个类别（比如'A'和'B')分别对应两个样本
# 使用t.test()函数，第一个参数是响应变量，第二个参数是分组变量
result <- t.test(response ~ treatment, data = df, var.equal = TRUE)

# 输出结果
print(result)

# 结果包括统计量t值，度自由数df，p值，以及置信区间等信息
cat("t-statistic:", result$statistic, "\n")
cat("p-value:", result$p.value, "\n")

# 推断结论：如果p值小于预先设定的显著性水平（如0.05），则拒绝原假设，认为两组之间有显著差异
if (result$p.value < 0.05) {
  conclusion <- "两组有显著差异"
} else {
  conclusion <- "无法拒绝零假设，两组无显著差异"
}
cat("Conclusion:", conclusion)