对 t.test 结果的怀疑

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【中文标题】对 t.test 结果的怀疑【英文标题】:Doubts about t.test results 【发布时间】:2019-04-14 15:40:27 【问题描述】:

我有一个包含 385 个数字的向量,范围从 2000 到 5200,我被要求测试平均值是否大于 5500。我试过这个:

t.test(tabla2$`Precio max`, y = NULL, alternative="g", mu=5500,paired = FALSE, conf.level=0.95)

结果是:

One Sample t-test

data:  tabla2$`Precio max`
t = -75.692, df = 384, p-value = 1
alternative hypothesis: true mean is greater than 5500
95 percent confidence interval:
 3471.847      Inf
sample estimates:
mean of x 
 3515.086

我不确定我这样做是否正确,或者我对假设检验的理解是错误的。据我所知,p 值大于显着性水平(0.05),因此我应该接受零假设,但零假设指出平均值等于 5500,这是因为列表从未达到该值。有人可以帮我理解这一点吗?

【问题讨论】:

如果您的数字范围在 2000 到 5200 之间,那么测试平均值是否大于 5500 是没有意义的。显然不是,因为您的最高值低于 5500。请重新表述这个问题。 @Nakx 这是我的问题,这是我统计课上的作业,测试应该返回空假设错误,但它没有,为什么? null 不会被拒绝,也不应该被拒绝。我不明白您为什么希望看到一个具有替代 true mean is greater than 5500 的测试在给定数据范围的情况下拒绝 null。 1) Null 被接受 不,永远不会。你可以说的是 Null 没有被拒绝。 2)您正在测试 H0:mu = 5500 与 H1:mu > 5500。现在,mu 不 > 5500。 从我目前所读到的内容来看,这个问题是关于统计数据(准确地说是家庭作业)。不会编程。 【参考方案1】:

我理解我的问题,我被告知在这种情况下的零假设是 mu = 5500,这对结果没有意义。现实是我的空假设是 H0:mu 5500。由于 p 值大于 alpha = 0.05,这意味着没有足够的证据证明 H0 是错误的,我可以'除了在这种情况下适用的其他任何事情,我们都不会得出结论。

【讨论】:

以上是关于对 t.test 结果的怀疑的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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