使用本地数据 鸢尾花（yuān wěi huā）做配对t检验 t.test示例

提取两个物种的处理介绍看之前提到的空因子处理

#加载数据和包data(iris)library(tidyverse)#提取这两个物种做t检验iris2=filter(iris,Species=='setosa'|Species=='versicolor')#Error in t.test.formula(iris$Species ~ iris$Sepal.Length) : #分组因子只能有两层iris2$Species=droplevels(iris2$Species)table(iris2$Species)iris$block <-rep(1:50,3)str(iris$block)table(iris$block)iris$block=as.factor(iris$block)

#秩和检验的区组是有设置 区组的变量block

friedman.test(iris$Sepal.Length,iris$Species,iris$block)

而配对t检验中没有相应的变量填入

那么它到底是怎么查找的呢？只是设置了paired=True

t.test( iris2$Sepal.Length ~ iris2$Species,var.equal = T)t.test(iris2$Sepal.Length ~ iris2$Species,equal = T,paired=TRUE)

可以看到p_value是不同的数值

下面是一个小实验，证明结果

#配对t检验的原理=对子相减，然后做差值的单样本t检验，与总体0相比

data2=filter(iris,Species=='setosa') data3=filter(iris,Species=='versicolor') data4=left_join(data2,data3,by=c('block'))data5=mutate(data4,difference=data4$Sepal.Length.x-data4$Sepal.Length.y)t.test(data5$difference,mu=0)

结果一致

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