R语言检查一些代码

Question

你好我需要你的帮助

我有一个名为 datasetE 的数据库，里面有这个

datasetE <- data.frame('GPA in Math'=round(runif(29,1.25,3.99),1),'GPA in IT'=round(runif(29,1,3.99),1))

这是我老师的问题

对于数据集E，在95%的显着性水平上检验假设是否两个总体均值相等，假设它们的方差相等。

我是这样回答的，但我不确定我是否做对了，你能检查一下吗

t.test(datasetE,var.equal = TRUE,conf.level = 0.95)

我也有这个数据库

datasetG <- data.frame('Group'=c(rep("Btech", each=15),rep("Advanced",each=15),rep("Diploma",each=15)),'GPA in IT'=round(runif(45,1,3.99),1))

这就是问题

对于datasetG，在99%的显着性水平下检验三组均值是否不同

我喜欢这个

anova(lm(GPA.in.IT~Group,datasetG))

Answer 1

对于第一个，你必须在公式中提到两个组，如果它们在不同的列中

> t.test(datasetE$GPA.in.Math, datasetE$GPA.in.IT, var.equal = TRUE, conf.level = 0.95, paired = FALSE)

    Two Sample t-test

data:  datasetE$GPA.in.Math and datasetE$GPA.in.IT
t = -0.54788, df = 56, p-value = 0.586
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -0.5459182  0.3114354
sample estimates:
mean of x mean of y 
 2.558621  2.675862

你可以清楚地看到假设，"true difference in means is not equal to 0"。在您的代码中，假设是 "true mean is not equal to 0"，这意味着测试是针对一个变量作为一个样本进行的 t.test。

对于第二个文本，如果你需要残差标准误差，你必须运行第一个代码然后第二个。

> summary(aov(GPA.in.IT~Group, datasetG))
            Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Group        2   1.14  0.5722   0.688  0.508
Residuals   42  34.91  0.8313

如果是99%的置信度，Pr(>F)应该小于0.001

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