以“大学生短视频使用情况”为题设计3个T检验的案例,并提出原假设及备择假设
时间: 2024-04-09 16:27:10 浏览: 19
以下是针对"大学生短视频使用情况"设计的三个T检验案例,包括原假设和备择假设:
案例1: 大学生A和大学生B的每日短视频使用时间对比
原假设(H0):大学生A和大学生B的每日短视频使用时间相等。
备择假设(H1):大学生A和大学生B的每日短视频使用时间不相等。
案例2: 大学生使用Android和iOS设备观看短视频的时间对比
原假设(H0):大学生使用Android和iOS设备观看短视频的时间相等。
备择假设(H1):大学生使用Android和iOS设备观看短视频的时间不相等。
案例3: 大学生在工作日和周末观看短视频的时间对比
原假设(H0):大学生在工作日和周末观看短视频的时间相等。
备择假设(H1):大学生在工作日和周末观看短视频的时间不相等。
请注意,这些案例是根据题目提供的主题进行设计的,具体的数据和R语言语句需要根据实际情况进行调整。
相关问题
“大一年级学生的短视频浏览时间是否比大四学生长”如何进行T检验,请提出原假设、备择假设及R语言语句及p值分析
在“大一年级学生的短视频浏览时间是否比大四学生长”进行T检验时,可以使用以下原假设和备择假设:
原假设(H0):大一年级学生的短视频浏览时间与大四学生相等。
备择假设(H1):大一年级学生的短视频浏览时间比大四学生长。
下面是R语言的语句示例,以及如何分析检验结果中的p值:
```R
# 假设大一年级学生的短视频浏览时间数据存储在freshman_time变量中,大四学生的短视频浏览时间数据存储在senior_time变量中
# 进行T检验
result <- t.test(freshman_time, senior_time)
# 输出检验结果
result
# 分析p值
p_value <- result$p.value
if(p_value < 0.05){
cat("拒绝原假设,大一年级学生的短视频浏览时间比大四学生长。\n")
} else {
cat("无法拒绝原假设,大一年级学生的短视频浏览时间可能与大四学生相等。\n")
}
```
请注意,将"freshman_time"和"senior_time"替换为实际的大一年级学生和大四学生的短视频浏览时间数据向量或数据框。在分析p值时,通常使用显著性水平0.05来判断原假设是否被拒绝。如果p值小于0.05,则拒绝原假设,认为大一年级学生的短视频浏览时间比大四学生长;如果p值大于等于0.05,则无法拒绝原假设,认为大一年级学生的短视频浏览时间可能与大四学生相等。
“观看直播的时间与购买次数”如何进行卡方独立性检验,请提出原假设、备择假设及R语言语句
在“观看直播的时间与购买次数”进行卡方独立性检验时,可以使用以下原假设和备择假设:
原假设(H0):观看直播的时间与购买次数是独立的。
备择假设(H1):观看直播的时间与购买次数不是独立的。
在R语言中,可以使用chisq.test()函数进行卡方独立性检验,具体语句如下:
```R
# 假设观看直播时间数据存储在watch_time变量中,购买次数数据存储在purchase_count变量中
# 创建观看直播时间和购买次数的交叉表
cross_table <- table(watch_time, purchase_count)
# 进行卡方独立性检验
result <- chisq.test(cross_table)
# 输出检验结果
result
```
请注意,将"watch_time"和"purchase_count"替换为实际的观看直播时间和购买次数数据向量或数据框。
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