獨立樣本t檢定(independent t test):
研究者欲比較兩組資料的平均值是否有統計上的顯著差異,且兩組資料間必須是獨立樣本。例如:比較實驗組與對照組的身高是否相同。
此範例為比較男生與女生的BMI值是否相同,由於男生與女生是獨立的樣本,故將使用獨立樣本t檢定來分析。
[程式]
>sexbmi=split(bmi,sex) #.將資料分割不同性別BMI分佈情形,並加以命名
>var.test(sexbmi$"1",sexbmi$"2") #.檢定兩組變異數是否相同?
>t.test(sexbmi$"1",sexbmi$"2",var.equal=T) #.檢定兩組樣本平均數是否相同(變異數相等)
>t.test(sexbmi$"1",sexbmi$"2",var.equal=F) #.檢定兩組樣本平均數是否相同(變異數不相等)
#-----結果-----#
結果說明
經過兩組變異數的比較(F test to compare two variances),p-value=0.48,表示兩組的變異數無統計上的差異,此時的t檢定量為0.2235,p-value=0.8234 ,表示男生與女生的BMI值無統計上的差異。而t值的計算是依據變異數相等的情形下計算而得。
請注意: 此例僅作為示範的例子,事實上,男生與女生的BMI值是不能互相比較的,因為不同性別的體位標準是不同的。
文章標籤
全站熱搜
留言列表