模拟R中t检验的显着性水平

Question

以下代码在我创建的自定义分发上生成10000个t检验。

> x <- replicate(10000,{  
  t.test(rcn(20,.25,25), mu=0, alternative="greater")
  })

我正在构建一个经验水平的重要性，因此我感兴趣的是测试统计数量比相应t分布的临界值更大，即1.729（对于19度的t分布）自由）。

如何在此处选择（并统计）这些测试统计数据？他们的数量超过10000的比例，模拟的总数，将给我我的经验水平的重要性。

Answer 1

您可以直接访问t.test中每个replicate的测试统计信息。例如：

x <- replicate(10000, {
 t.test(rcn(20,.25,25), mu=0, alternative="greater")$statistic
})

返回t值的向量。

您可以将其与您的临界值进行比较，并计算TRUE s：

crit <- 1.729
sum(x > crit)