Hvordan å sammenligne to data Prøver med R T-Test

July 27  by Eliza

Hvis du ønsker å bruke R t.test () -funksjonen til å sammenligne dataene dine, må du først sjekke, blant annet om begge prøvene er normalfordelt.

Hvis du ønsker å vite om den gjennomsnittlige temperaturen varierer mellom periodene beveren er aktiv og inaktiv, kan du gjøre det med en enkel kommando:

> T.test (temp ~ activ, data = beaver2)
Welch To-Utvalg t-test
data: temp av activ
t = -18,5479, df = 80,852, p-verdi <2.2E-16
alternativ hypotese: sann forskjell i middel ikke er lik 0
95 prosent konfidensintervall:
-,8927106 -,7197342
eksempel estimater:
betyr i gruppe 0 betyr i gruppe 1
37,09684 37,90306

Normalt kan du bare gjennomføre en t-test på prøver som avvikene er omtrent lik. R bruker Welch sin variant på t-test, som korrigerer for ulike variasjoner.

Du får en hel masse informasjon her:

  • Den andre linjen gir deg testobservator (t for denne testen), de frihetsgrader (df), og ifølge p-verdi. Den svært liten p-verdi indikerer at midlene for begge prøver signifikant forskjellig.
  • Den alternative hypotesen forteller deg hva du kan konkludere dersom p-verdien er lavere enn grensen for signifikans. Generelt, forskere vurdere alternativ hypotese til å være sant dersom p-verdien er lavere enn 0,05.
  • Den 95 prosent konfidensintervall er intervallet som inneholder forskjellen mellom middel med 95 prosent sannsynlighet, slik at i dette tilfellet er forskjellen mellom middel trolig ligger mellom 0.72 og 0.89.
  • Den siste linjen gir deg mulighet til begge prøvene.

Du leser formelen temp ~ activ så Alternativt kan du bruke to separate vektorer for prøvene du ønsker å sammenligne og passere både til funksjonen, som i følgende eksempel "evaluere temp innen grupper bestemt av activ.":

> Activetemp <- beaver2 $ temp [beaver2 $ activ == 1]
> Inactivetemp <- beaver2 $ temp [beaver2 $ activ == 0]
> T.test (activetemp, inactivetemp)