matlab 怎样进行T检验

Posted 2023-05-15

你可以使用ttest函数。
[h,sig,ci]=ttest(x,m,alpha,tail)
sig为观察值的概率，当sig为小概率时则对原假设提出质疑，ci为真正均值的1-alpha置信区间。 参考技术A ttest或者是ttest2，这是matlab自带的。你可以输入help
ttest或help
ttest2来看他们的帮助，非常方便的。

在 R 中进行多个 T 检验，精简

【中文标题】在 R 中进行多个 T 检验，精简

【英文标题】：Conduct Multiple T-Tests in R, Condensed

【发布时间】：2019-07-22 00:25:18

【问题描述】：

我希望在 R 中进行多个 t 检验，而不必复制粘贴每个测试。在查看“Level_#”时，每个测试将在“类型”（无论是“左”还是“右”）中是否存在差异。目前，我可能有：

t.test(Level_1 ~ Type, alternative="two.sided", conf.level=0.99)
t.test(Level_2 ~ Type, alternative="two.sided", conf.level=0.99)

Type Level_1 Level_2 Level_3
Left      17      50      98
Right     18      65      65
Left      23       7      19
Left      65       7     100
Right     9       13      17

问题是我有数百个“Level_#”，想知道如何自动化这个过程并输出结果的数据框。我的想法是以某种方式合并一个 apply 函数。

【参考方案1】：

您可以使用tidyverse 方法和purrr 和broom 包来实现。

require(tidyverse)
require(broom)

df %>% 
  gather(var, level, -type) %>% 
  nest(-var) %>%
  mutate(model = purrr::map(data, function(x)  
    t.test(level ~ type, alternative="two.sided", conf.level=0.99, 
           data = x)), 
    value = purrr::map(model, tidy), 
    conf.low = purrr::map(value, "conf.low"),
    conf.high = purrr::map(value, "conf.high"),
    pvalue = purrr::map(value, "p.value")) %>% 
  select(-data, -model, -value)

输出：

     var  conf.low conf.high    pvalue
1 level1 -3.025393  4.070641 0.6941518
2 level2 -3.597754  3.356125 0.9260015
3 level3 -3.955293  3.673493 0.9210724

样本数据：

set.seed(123)
df <- data.frame(type = rep(c("left", "right"), 25), 
                 level1 = rnorm(50, mean = 85, sd = 5), 
                 level2 = rnorm(50, mean = 75, sd = 5), 
                 level3 = rnorm(50, mean = 65, sd = 5))

【讨论】：

谢谢。除了“p.value”之外，我如何向输出添加其他参数，例如置信区间？

不客气，很高兴我能提供帮助。请看我的编辑。另外，你可以在这里查看更多关于扫帚包的信息：cran.r-project.org/web/packages/broom/vignettes/broom.html