我知道如果我有一组数据,我可以运行 t.test
进行 T 检验。但我只知道每组的计数、平均值和标准差。我相信在 R 中一定有方法可以解决这个问题,但我想不出来。请帮忙!
我知道如果我有一组数据,我可以运行 t.test
进行 T 检验。但我只知道每组的计数、平均值和标准差。我相信在 R 中一定有方法可以解决这个问题,但我想不出来。请帮忙!
使用公式进行不等方差和不等样本大小的t检验。请注意,这适用于未配对t检验。
t.test.fromSummaryStats <- function(mu,n,s) {
-diff(mu) / sqrt( sum( s^2/n ) )
}
mu <- c(.1,.136)
n <- c(5,7)
s <- c(.01,.02)
t.test.fromSummaryStats(mu,n,s)
library(BSDA)
tsum.test(mean.x=.1, s.x=.01, n.x=5,
mean.y=.136, s.y=.02, n.y=7)
#
# Welch Modified Two-Sample t-Test
#
# data: Summarized x and y
# t = -4.0988, df = 9.238, p-value = 0.002538
# alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
# 95 percent confidence interval:
# -0.05579113 -0.01620887
# sample estimates:
# mean of x mean of y
# 0.100 0.136
如果您不想自己重新编写公式,您可以模拟具有与您相同摘要的数据集,然后分析模拟数据。 MASS包中的mvrnorm函数可用于生成具有给定均值和方差的正态数据(将empirical参数设置为TRUE)。