<\/p>\n
Un t-test a due campioni<\/a> viene utilizzato per verificare se le medie di due popolazioni sono uguali o meno.<\/span><\/p>\n \u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per eseguire un t-test di due esempi in R:<\/span><\/p>\n Nota<\/strong> : specificando var.equal=TRUE<\/strong> , stiamo dicendo a R di presupporre che le varianze siano uguali tra i due campioni.<\/span><\/p>\n Se non vuoi fare questo presupposto, lascia semplicemente questo argomento da parte e R eseguir\u00e0 invece il test t di Welch<\/a> , che non presuppone che le varianze siano uguali tra i campioni.<\/span><\/p>\n L’esempio seguente mostra come eseguire nella pratica un t-test a due campioni in R.<\/span><\/p>\n Supponiamo di voler sapere se due diverse specie di piante hanno la stessa altezza media.<\/span><\/p>\n Per verificarlo, raccogliamo un semplice campione casuale<\/a> di 12 piante di ciascuna specie.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come eseguire un t-test a due campioni in R per determinare se l’altezza media \u00e8 uguale tra le due specie:<\/span><\/p>\n Ecco come interpretare i risultati del test:<\/span><\/p>\n dati:<\/strong> i nomi dei vettori che contengono i dati campione.<\/span><\/p>\n t:<\/strong> la statistica del test t. In questo caso \u00e8 -2.5505<\/strong> .<\/span><\/p>\n df<\/strong> : I gradi di libert\u00e0, calcolati come n 1<\/sub> + n 2<\/sub> \u2013 2 = 12 + 12 \u2013 2 = 22<\/strong> .<\/span><\/p>\n Valore p:<\/strong> il valore p che corrisponde a una statistica del test di -2.5505 e df = 22. Il valore p risulta essere .01823<\/strong> . Possiamo confermare questo valore utilizzando il calcolatore T Score to P Value<\/a> .<\/span><\/p>\n Intervallo di confidenza al 95%:<\/strong> intervallo di confidenza al 95% per la vera differenza nelle medie tra i due gruppi. Risulta essere [-5.59, -.576]<\/strong> .<\/span><\/p>\n stime campionarie:<\/strong> la media campionaria<\/a> di ciascun gruppo. In questo caso, la media campionaria per il Gruppo 1 era 11,667<\/strong> e la media campionaria per il Gruppo 2 era 14,75<\/strong> .<\/span><\/p>\n Le ipotesi nulla e alternativa per questo particolare t-test a due campioni sono le seguenti:<\/span><\/p>\n H 0<\/sub> :<\/strong> \u00b5 1<\/sub> = \u00b5 2<\/sub> (le due medie della popolazione sono uguali)<\/span><\/p>\n H A<\/sub> :<\/strong> \u00b5 1<\/sub> \u2260\u03bc 2<\/sub> (le due medie della popolazione non<\/em> sono uguali)<\/span><\/p>\n Essendo il valore p del nostro test (0,01823)<\/strong> inferiore a 0,05, rifiutiamo l’ipotesi nulla.<\/span><\/p>\n Ci\u00f2 significa che abbiamo prove sufficienti per concludere che l\u2019altezza media delle piante tra le due specie non \u00e8 uguale.<\/span><\/p>\n La funzione t.test()<\/strong> in R utilizza la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n Oro:<\/span><\/p>\n Sentiti libero di modificare uno qualsiasi di questi argomenti quando esegui il tuo test t, a seconda del particolare test che desideri eseguire.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni in R:<\/span><\/p>\n Come eseguire un test T per un campione in R<\/a> Un t-test a due campioni viene utilizzato per verificare se le medie di due popolazioni sono uguali o meno. \u00c8 possibile utilizzare la seguente sintassi di base per eseguire un t-test di due esempi in R: t. test (group1, group2, var. equal = TRUE ) Nota : specificando var.equal=TRUE , stiamo dicendo a R di […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n t. test<\/span> (group1, group2, var. equal<\/span> = TRUE<\/span> ) \n<\/strong><\/pre>\n Esempio: test T a due campioni in R<\/strong><\/span><\/h2>\n
#create vectors to hold plant heights from each sample\n<\/span>group1 <- c(8, 8, 9, 9, 9, 11, 12, 13, 13, 14, 15, 19)\ngroup2 <- c(11, 12, 13, 13, 14, 14, 14, 15, 16, 18, 18, 19)\n\n<\/strong>#perform two sample t-tests\n<\/span>t. test<\/span> (group1, group2, var. equal<\/span> = TRUE<\/span> )\n\n\tTwo Sample t-test\n\ndata: group1 and group2\nt = -2.5505, df = 22, p-value = 0.01823\nalternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0\n95 percent confidence interval:\n -5.5904820 -0.5761847\nsample estimates:\nmean of x mean of y \n 11.66667 14.75000 \n<\/strong><\/pre>\n Note tecniche<\/span><\/span><\/strong><\/h2>\n
t. test<\/span> (x, y, alternative=\"two.sided\", mu=0, paired=FALSE, var.equal=FALSE, conf.level=0.95)<\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Come eseguire il test T di Welch in R<\/a>
Come eseguire un test t per campioni appaiati in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"