<\/p>\n
Een one-sample t-test<\/a> wordt gebruikt om te bepalen of een populatiegemiddelde al dan niet gelijk is aan een bepaalde waarde.<\/span><\/p>\n U kunt de volgende basissyntaxis in R gebruiken om een t-test met \u00e9\u00e9n monster uit te voeren:<\/span><\/p>\n Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken.<\/span><\/p>\n Stel dat een botanicus wil weten of de gemiddelde hoogte van een bepaalde plantensoort gelijk is aan 45 centimeter.<\/span><\/p>\n Ze neemt een eenvoudig willekeurig monster<\/a> van twaalf planten en registreert hun hoogte in centimeters.<\/span><\/p>\n Ze kan de volgende code gebruiken om een one-sample t-test in R uit te voeren om te bepalen of de gemiddelde hoogte van deze plantensoort daadwerkelijk 45 centimeter is:<\/span><\/p>\n Zo interpreteert u elke waarde in de uitvoer:<\/span><\/p>\n data<\/strong> : De naam van de vector die in de t-test wordt gebruikt. In dit voorbeeld hebben we my_data<\/strong> gebruikt.<\/span><\/p>\n t<\/strong> : De t-toetsstatistiek, berekend als ( x<\/span> \u2013 \u03bc) \/ (s\u221a n<\/span> ) = (14,333-15)\/(1,370689\/\u221a 12<\/span> ) = -1,6848<\/strong> .<\/span><\/p>\n df<\/strong> : De vrijheidsgraden, berekend als n-1 = 12-1 = 11<\/strong> .<\/span><\/p>\n p-waarde<\/strong> : de tweezijdige p-waarde die overeenkomt met een teststatistiek van -1,6848 en 11 vrijheidsgraden. In dit geval is p = 0,1201<\/strong> .<\/span><\/p>\n 95% betrouwbaarheidsinterval<\/strong> : het 95% betrouwbaarheidsinterval voor het werkelijke populatiegemiddelde, berekend als [13,46244, 15,20423]<\/strong> .<\/span><\/p>\n De nul- en alternatieve hypothesen voor deze t-test met \u00e9\u00e9n steekproef zijn als volgt:<\/span><\/p>\n H 0<\/sub> :<\/strong> \u00b5 = 15 (de gemiddelde hoogte van deze plantensoort is 15 inch)<\/span><\/p>\n H A<\/sub> :<\/strong> \u00b5 \u226015 (gemiddelde hoogte is niet<\/em> 15 inch)<\/span><\/p>\n Omdat de p-waarde van onze test (0,1201)<\/strong> groter is dan 0,05, slagen we er niet in de nulhypothese van de test te verwerpen.<\/span><\/p>\n Dit betekent dat we niet genoeg bewijs hebben om te zeggen dat de gemiddelde hoogte van deze specifieke plantensoort anders is dan 45 centimeter.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende tests in R kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Hoe u een T-test met twee monsters uitvoert in R<\/a> Een one-sample t-test wordt gebruikt om te bepalen of een populatiegemiddelde al dan niet gelijk is aan een bepaalde waarde. U kunt de volgende basissyntaxis in R gebruiken om een t-test met \u00e9\u00e9n monster uit te voeren: t. test (data, mu= 10 ) Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze syntaxis in de praktijk […]<\/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":[],"class_list":["post-3429","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n t. test<\/span> (data, mu= 10<\/span> )<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld: een T-testmonster in R<\/strong><\/h2>\n
#create vector to hold plant heights<\/span>\nmy_data <- c(14, 14, 16, 13, 12, 17, 15, 14, 15, 13, 15, 14)\n\n#perform one sample t-test<\/span>\nt. test<\/span> (my_data, mu= 15<\/span> )\n\n\tOne Sample t-test\n\ndata:my_data\nt = -1.6848, df = 11, p-value = 0.1201\nalternative hypothesis: true mean is not equal to 15\n95 percent confidence interval:\n 13.46244 15.20423\nsample estimates:\nmean of x \n 14.33333 \n<\/strong><\/pre>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Hoe voer je een paired samples t-test uit in R<\/a>
Hoe de T-test van Welch uit te voeren in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"