j***ar语言t检验（j***a test runner）

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1、t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。 t检验的适用条件为样本分布符合正态分布。

2、T检验，亦称student t检验（Students t test），主要用于样本含量较小（例如n30），总体标准差σ未知的正态分布资料。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。

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3、线段中点是均值，两端是95%置信区间，跨过0说明没有显著差异。在进行方差分析时，所有混杂因素统称为协变量。检验dose对weight的影响。出生时间gesttime是协变量。aov后面小括号里写的顺序：结果变量～协变量+自变量。

4、如检验结果拒绝检验***设，只能认为各总体率或总体构成比之间总的来说有差别，但不能说明它们彼此之间都有差别，或某两者间有差别。

独立双样本t检验，首先***设我们的两组数据完全由独立抽样得来；t.test函数可以直接用于检验像sleep这样的长数据，列group则为样本的分组依据。

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提出***设计算 t 统计推断看看R的结果：①正态性检验结果 ② t 检验结果 p=0.37380.05，所以拒绝Ho，接受HA。

t统计量的计算： m：样本平均值；：已知总体的均值； S：样本标准差，自由度df=n-1。 n：样本量。

非独立样本的t检验***定组间的差异呈正态分布。个人理解的应用实例：一个玉米品种接受两个施氮，两个施氮处理下玉米的产量是否存在差异。

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提出***设计算 t 统计推断看看R的结果：①正态性检验结果 ② t 检验结果 p=0.37380.05，所以拒绝Ho，接受HA。

T检验：符合正态分布的数据用T检验秩和检验：不满足正态分布的数据用秩和检验正态分布的检验非正态分布非正态分布中值比均值有意义如果点在直线两侧则为正态分布。

T检验，亦称student t检验（Students t test），主要用于样本含量较小（例如n30），总体标准差σ未知的正态分布资料。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。

我做题的时候主要翻阅学习了《R语言实战》里统计相关内容。

样本量较小（n30），且总体方差未知时，使用T检验。T检验通过比较不同数据的均值，研究两组数据之间是否存在差异。大样本时用Z检验，但当样本量加大时，T分布与正态分布基本没有区别，因此大样本时也可直接使用T检验。

建立检验***设和确定检验水准。H0： μ=μ0，H1： μ≠μ0，α=0.05，双侧检验；（2）选定检验方法和计算统计量。用单样本的t检验，（3）确定P值和作出推断结论。

步骤如下：（1）建立***设：①零***设：记为H0，即无显著差异（也就是不存在差异），数值上的差别仅仅由抽样误差所致；②备择***设：记为H1，即有显著差异（这个差异是本质性差异）。

t检验是一种参数检验方法，它适用于对连续变量进行***设检验。t检验的基本思想是通过计算样本均值的差异，来检验两个样本是否来自同一总体。t检验可以用于检验单个总体均值的***设，也可以用于比较两个总体均值的差异。

t检验的统计量计算，服从自由度为v=n-1的t分布。因此，可以根据t值来计算相应的P值，进行统计推断的。事先规定一个“小”的概率α作为检验水准，如果P值小于α，就拒绝零***设，如P值不小于α，则不拒绝零***设。

t检验和秩和检验区别在于与t检验相比，秩和检验没有对样本分布作任何***设，适用于更广泛的情况。

R语言与统计-1：t检验与秩和检验方差分析适用于多组均数的比较（在完全随机设计的实验中，两组均数的t检验和方差分析是完全等价的。

提出***设计算 t 统计推断看看R的结果：①正态性检验结果 ② t 检验结果 p=0.37380.05，所以拒绝Ho，接受HA。

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