Die Funktion t.test( ) erzeugt eine Vielzahl von t-Tests. Im Gegensatz zu den meisten Statistikpaketen nimmt die Voreinstellung eine ungleiche Varianz an und wendet die walisische df-Modifikation an.
# independent 2-group t-test
t.test(y~x)# where y is numeric and x is a binary factorBereitgestellt von
# independent 2-group t-test
t.test(y1,y2)# where y1 and y2 are numericBereitgestellt von
# paired t-test
t.test(y1,y2,paired=TRUE)# where y1 & y2 are numericBereitgestellt von
Du kannst die Option var.equal = TRUE verwenden, um gleiche Varianzen und eine gepoolte Varianzschätzung anzugeben. Du kannst die Option alternative="less" oder alternative="greater" verwenden, um einen einseitigen Test anzugeben.
Die Funktion t.test( ) erzeugt eine Vielzahl von t-Tests. Im Gegensatz zu den meisten Statistikpaketen nimmt die Voreinstellung eine ungleiche Varianz an und wendet die walisische df-Modifikation an.
Du kannst die Option var.equal = TRUE verwenden, um gleiche Varianzen und eine gepoolte Varianzschätzung anzugeben. Du kannst die Option alternative="less" oder alternative="greater" verwenden, um einen einseitigen Test anzugeben.
Es gibt nichtparametrische und Resampling-Alternativen zu t-Tests.
Ergebnisse visualisieren
Verwende Boxplots oder Dichteplots, um Gruppenunterschiede zu visualisieren.
Zum Üben
Nimm an dem Kurs Einführung in die Statistik in R teil, um deine statistischen Kenntnisse zu vertiefen.