R 中的独立样本 t 检验使用检验统计数据（均值、标准偏差、计数）
independent sample t-test in R using test statistics (mean, std. dev, count)
您好，我正在尝试进行独立样本 t 检验，但没有完整数据，只有汇总统计数据。是否有 R 包，我可以在其中使用每个样本的均值、标准差和计数？
TTestA function from the DescTools package.
另外：您可以自己实现！来自关于 t 检验的维基百科文章，section on independent sample t test, unequal sample size
示例数据：
means <- c(2.5, 3.7)
stddev <- c(1.5, 1.8)
n <- c(25,35)
计算汇总统计数据：
df <- sum(n)-2
stddev_pooled <- sqrt(sum((n-1)*stddev^2)/df)
tstat <- (means[1]-means[2])/(stddev_pooled*sqrt(sum(1/n)))
现在计算 p 值：
2*pt(abs(tstat),df=df,lower.tail=FALSE)
如果您想要方差不等的情况，您可以在维基百科页面的下一部分（Welch 的 t 检验）中实现该公式。
您好，我正在尝试进行独立样本 t 检验，但没有完整数据，只有汇总统计数据。是否有 R 包，我可以在其中使用每个样本的均值、标准差和计数？
TTestA function from the DescTools package.
另外：您可以自己实现！来自关于 t 检验的维基百科文章，section on independent sample t test, unequal sample size
示例数据：
means <- c(2.5, 3.7)
stddev <- c(1.5, 1.8)
n <- c(25,35)
计算汇总统计数据：
df <- sum(n)-2
stddev_pooled <- sqrt(sum((n-1)*stddev^2)/df)
tstat <- (means[1]-means[2])/(stddev_pooled*sqrt(sum(1/n)))
现在计算 p 值：
2*pt(abs(tstat),df=df,lower.tail=FALSE)
如果您想要方差不等的情况，您可以在维基百科页面的下一部分（Welch 的 t 检验）中实现该公式。