R t.test() 函数 - t 检验
R 语言实例R t.test() 函数用于执行 t 检验，比较两组数据的均值是否存在显著差异。
t 检验是统计分析中最常用的假设检验方法之一。
t.test() 函数语法格式如下：
t.test(x, y = NULL, alternative = "two.sided", mu = 0, paired = FALSE, conf.level = 0.95)
参数说明：
x 第一组数据向量。
y 可选，第二组数据向量（用于独立双样本 t 检验）。
alternative 备择假设方向："two.sided"（双尾）、"less"、"greater"。
mu 原假设中的均值，默认为 0。
paired 是否进行配对 t 检验。
conf.level 置信水平，默认为 0.95。
实例
# 双样本独立 t 检验：比较两种教学方法的效果
method_a <- c(78, 82, 85, 88, 90, 75, 80, 86, 92, 84)
method_b <- c(72, 75, 78, 76, 80, 70, 74, 77, 79, 73)
# 执行 t 检验
result <- t.test(method_a, method_b)
print(result)
method_a <- c(78, 82, 85, 88, 90, 75, 80, 86, 92, 84)
method_b <- c(72, 75, 78, 76, 80, 70, 74, 77, 79, 73)
# 执行 t 检验
result <- t.test(method_a, method_b)
print(result)
执行以上代码输出结果为：
Welch Two Sample t-test
data: method_a and method_b
t = 4.4029, df = 17.764, p-value = 0.0003513
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
4.640839 13.159161
sample estimates:
mean of x mean of y
84.0 75.1
从结果可以看出 p 值远小于 0.05，说明两组教学方法的成绩存在显著差异。