Question

下面是我的数据集

dput(ex0112)

数据集：

structure(list(BP = c(8L, 12L, 10L, 14L, 2L, 0L, 0L, -6L, 0L, 
1L, 2L, -3L, -4L, 2L), Diet = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("FishOil", "RegularOil"
), class = "factor")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-14L))

要找到整个（列BP）的t统计量，我已使用下面的R代码实现了这一点。

library(Sleuth3)
t.test(BP~Diet, data=ex0112)

但是我该如何计算mu为零的假设并仅针对常规油饮食构造（列BP）的t统计量，以及如何找到双向p值t分布中距离值远大于0的值所占的比例，使用R？

Answer 1

我建议采用下一种方法。您可以在t.test()中使用一个变量，该变量具有mu参数的选项以及所需的two-sided替代选项。这里的代码将您的dput()数据用作df：

#Test
test <- t.test(df$BP[df$Diet=='RegularOil'], mu = 0, alternative = "two.sided")
test
#Extract p-value
test$p.value

输出：

One Sample t-test

data:  df$BP[df$Diet == "RegularOil"]
t = -0.94943, df = 6, p-value = 0.3791
alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -4.088292  1.802578
sample estimates:
mean of x 
-1.142857

和p-val：

[1] 0.3790617

如何计算t统计值并使用R查找两侧P值？

1 个答案: