R语言统计测试详解：常用函数与数据操作

在R语言中，进行统计测试是数据分析的重要组成部分，它涵盖了多个方面的内容。本课件总结了R中常见的几种统计检验方法，包括： 1. **t.test**：T检验用于比较两组数据的均值是否有显著差异。根据参数选择，它可以分为Welch's T检验（当两组数据方差不齐时）、Student's t检验（独立样本）和paired t检验（配对样本）。如例子所示，通过控制组（controlA）和处理组（treatmentA）的数据，我们可以计算它们之间的平均值差异。 2. **var.test**：这是方差检验，用于检查两个或多个样本方差是否相等，这对于假设检验和后续的分析至关重要。 3. **F test**：F检验主要用于方差分析（ANOVA），比较两个或更多组间的总体方差是否存在显著差异，以及至少一组的均值与另一组是否不同。 4. **aov（Analysis of Variance）**：ANOVA是多组间差异的全面工具，包括单因素、双因素或多因素设计，用于确定因素之间是否存在显著效应。 5. **lm（Linear regression）**：线性回归用于探索因变量与一个或多个自变量之间的关系，可以用来预测和理解变量间的因果关系。 6. **glm（Generalized linear regression）**：广义线性模型扩展了线性回归，适用于非正态响应变量，如逻辑回归和泊松回归，用于估计概率或计数模型。 7. **chisq.test**：卡方检验（chi-square test）用于评估分类变量之间是否存在关联，比如行联表中的独立性检验。 8. **fisher.test**：Fisher's exact test是一种针对小样本或二项分布数据的精确概率测试，尤其在2x2列联表中用于判断两个分类变量之间是否存在关联。 9. **ks.test**：Kolmogorov-Smirnov test（KS检验）是一种非参数检验，用于检查两个连续分布的相似性，常用于数据的原假设检验。 10. **wilcox.test**：威尔科xon秩和检验（Wilcoxon test）是非参数的，用于比较两个独立样本的中位数或总体位置，特别适用于分布未知或不对称的情况。 在R中，数据操作也是必不可少的。如何分配向量（如controlA和treatmentA）和创建各种类型的数据结构（如等差序列、重复值、字符向量和因子变量）展示了基本的数据预处理步骤。此外，课程还演示了如何使用`read.table()`函数从文件中读取数据，以及如何使用`write.table()`将数据写入文件，包括指定文件路径、保留列名和行名等选项。 通过学习这些统计测试和数据操作，用户能够熟练掌握R语言进行深入的数据分析，并且能够根据实际需求选择合适的统计方法来验证假设、解释模式和做出决策。