<\/p>\n
Een t-test met twee steekproeven<\/a> wordt gebruikt om te testen of de gemiddelden van twee populaties gelijk zijn of niet.<\/span><\/p>\n U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om een t-test met twee voorbeelden uit te voeren in R:<\/span><\/p>\n Opmerking<\/strong> : door var.equal=TRUE<\/strong> op te geven, vertellen we R dat hij moet aannemen dat de varianties tussen de twee steekproeven gelijk zijn.<\/span><\/p>\n Als je deze veronderstelling niet wilt maken, laat dit argument dan gewoon terzijde en R zal in plaats daarvan de Welch’s t-test<\/a> uitvoeren, waarbij niet wordt aangenomen dat de varianties tussen steekproeven gelijk zijn.<\/span><\/p>\n Het volgende voorbeeld laat zien hoe u in de praktijk een t-test met twee steekproeven in R kunt uitvoeren.<\/span><\/p>\n Stel dat we willen weten of twee verschillende plantensoorten dezelfde gemiddelde hoogte hebben.<\/span><\/p>\n Om dit te testen, verzamelen we een eenvoudig willekeurig monster<\/a> van 12 planten van elke soort.<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe u een t-test met twee steekproeven in R uitvoert om te bepalen of de gemiddelde hoogte gelijk is tussen de twee soorten:<\/span><\/p>\n Zo interpreteert u de testresultaten:<\/span><\/p>\n data:<\/strong> de namen van de vectoren die de voorbeeldgegevens bevatten.<\/span><\/p>\n t:<\/strong> De t-teststatistiek. In dit geval is het -2.5505<\/strong> .<\/span><\/p>\n df<\/strong> : De vrijheidsgraden, berekend als n 1<\/sub> + n 2<\/sub> \u2013 2 = 12 + 12 \u2013 2 = 22<\/strong> .<\/span><\/p>\n p-waarde:<\/strong> De p-waarde die overeenkomt met een teststatistiek van -2,5505 en df = 22. De p-waarde blijkt .01823<\/strong> te zijn. We kunnen deze waarde bevestigen met behulp van de T-score naar P-waardecalculator<\/a> .<\/span><\/p>\n 95% betrouwbaarheidsinterval:<\/strong> 95% betrouwbaarheidsinterval voor het werkelijke verschil in gemiddelden tussen de twee groepen. Het blijkt [-5.59, -.576]<\/strong> te zijn.<\/span><\/p>\n steekproefschattingen:<\/strong> het steekproefgemiddelde<\/a> van elke groep. In dit geval was het steekproefgemiddelde voor Groep 1 11,667<\/strong> en het steekproefgemiddelde voor Groep 2 14,75<\/strong> .<\/span><\/p>\n De nul- en alternatieve hypothesen voor deze specifieke t-test met twee steekproeven zijn als volgt:<\/span><\/p>\n H 0<\/sub> :<\/strong> \u00b5 1<\/sub> = \u00b5 2<\/sub> (de twee populatiegemiddelden zijn gelijk)<\/span><\/p>\n H A<\/sub> :<\/strong> \u00b5 1<\/sub> \u2260\u00b5 2<\/sub> (de twee populatiegemiddelden zijn niet<\/em> gelijk)<\/span><\/p>\n Omdat de p-waarde van onze test (0,01823)<\/strong> kleiner is dan 0,05, verwerpen we de nulhypothese.<\/span><\/p>\n Dit betekent dat we voldoende bewijs hebben om te concluderen dat de gemiddelde planthoogte tussen de twee soorten niet gelijk is.<\/span><\/p>\n De functie t.test()<\/strong> in R gebruikt de volgende syntaxis:<\/span><\/p>\n Goud:<\/span><\/p>\n Voel je vrij om al deze argumenten te wijzigen wanneer je je eigen t-test uitvoert, afhankelijk van de specifieke test die je wilt uitvoeren.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende taken in R kunt uitvoeren:<\/span><\/p>\n Hoe u een T-test met \u00e9\u00e9n monster uitvoert in R<\/a> Een t-test met twee steekproeven wordt gebruikt om te testen of de gemiddelden van twee populaties gelijk zijn of niet. U kunt de volgende basissyntaxis gebruiken om een t-test met twee voorbeelden uit te voeren in R: t. test (group1, group2, var. equal = TRUE ) Opmerking : door var.equal=TRUE op te geven, vertellen we […]<\/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-3430","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n t. test<\/span> (group1, group2, var. equal<\/span> = TRUE<\/span> ) \n<\/strong><\/pre>\n Voorbeeld: T-test met twee monsters 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 Technische<\/span> opmerkingen<\/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
Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h2>\n
Hoe de T-test van Welch uit te voeren in R<\/a>
Een t-test met gepaarde monsters uitvoeren in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"