R語言統計篇:配對t檢驗

2021-03-01 R語言和統計
：大家好~~~又是學習統計的一天

1. 單樣本t檢驗；

2. 獨立樣本t檢驗；

3. 配對t檢驗。

往期文章介紹了單樣本t檢驗（R語言統計篇：單樣本t檢驗）以及獨立樣本t檢驗（R語言統計篇：獨立樣本t檢驗），今天介紹配對t檢驗（Paired t-test）。

配對t檢驗用於比較兩個配對樣本的均值。


比如，為了評估某一種減肥藥的療效，分別測量了一組受試者給藥前與給藥後的體重。類似上述例子的研究情況，可使用配對t檢驗。

配對t檢驗的使用需滿足幾個條件

1. 兩個樣本，並且是配對。如，對一組受試者分別重複兩次測量從而得出的兩組數據（如：治療前與治療後）；

2. 變量類型需為連續變量；

3. 配對數據的差值因符合正態或接近正態分布；

4. 無明顯的極值。

[提示：代碼可左右滑動，電腦端觀看可直接複製代碼哦~]
before <- rnorm(20, mean = 80, sd = 3)after <- rnorm(20, mean = 65, sd = 3)mydata <- data.frame(before, after)
1. 模擬數據：樣本量為20， 分別測量了給藥前（before）與給藥後（after）的體重。
評估配對數據的差值是否符合正態或接近正態分布。
difference <- mydata$after - mydata$beforeqqnorm(difference)qqline(difference, col = "red")
install.packages("PairedData")library(PairedData)paired_data <- paired(before, after)plot(paired_data, type = "profile") + theme_classic()
1. 從上圖可知，體重下降趨勢明顯，提示此減肥藥的效果非常顯著！
t.test(before, after, data = mydata, paired = TRUE)====================================================        Paired t-testdata:  before and aftert = 10.62, df = 19, p-value = 1.98e-09alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 095 percent confidence interval: 10.97336 16.36027sample estimates:mean of the differences                13.66682 
1. 第二行：要進行配對t檢驗時，需加上 paired = TRUE。2. 第六行: p = 1.98e-09，即小於0.05。因此可得出結論：治療前的體重與治療後的體重有顯著差異。
好啦，今天的內容就到這裡，沒看過癮可以看下方往期回顧~~

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