检验假设 R 中今年的通过率是否显着低于 0.5？
Test the hypothesis whether the passing percentage of this year is significant lower than 0.5 in R?
我有一个包含今年成绩的向量。我需要使用 1% 的显着性水平和 p 值来检验假设。
我试过这样的事情：
t.test(length(x[x >= 6])/length(x), mu = 0.5, alternative = "less" )
但这给出了错误：'x' 观察不足，我理解这个错误，但我不知道如何解决这个问题。
错误是因为您没有测试正确的参数。 length(x[x >= 6])/length(x) 是一个标量：因此您正在测试一个数字是否等于 0.5，这是没有意义的。要使用学生 t 检验，您必须提供一个向量作为输入。
如果我对你的 objective 理解正确的话，你似乎想测试 6 分以上的比例是否与 50% 有显着差异。因此，您不需要学生 t 检验，而是二项式检验。事实上，您想计算与总成绩数 (n) 相比，有多少成绩高于 6。如果这正是您要找的，下面的代码应该可以让您回答您的问题。
prop.test(x = length(x[x>6]), n= length(x), alternative = "less")
我有一个包含今年成绩的向量。我需要使用 1% 的显着性水平和 p 值来检验假设。
我试过这样的事情：
t.test(length(x[x >= 6])/length(x), mu = 0.5, alternative = "less" )
但这给出了错误：'x' 观察不足，我理解这个错误，但我不知道如何解决这个问题。
错误是因为您没有测试正确的参数。 length(x[x >= 6])/length(x) 是一个标量：因此您正在测试一个数字是否等于 0.5，这是没有意义的。要使用学生 t 检验，您必须提供一个向量作为输入。
如果我对你的 objective 理解正确的话，你似乎想测试 6 分以上的比例是否与 50% 有显着差异。因此，您不需要学生 t 检验，而是二项式检验。事实上，您想计算与总成绩数 (n) 相比，有多少成绩高于 6。如果这正是您要找的，下面的代码应该可以让您回答您的问题。
prop.test(x = length(x[x>6]), n= length(x), alternative = "less")