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%显著性水平上检验假设，无论两个总体均值是否相等，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)

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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))

这就是的问题

对于数据集G，在99%显著性水平下测试三组的平均值是否不同

我确实喜欢这个

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

Answer 1

对于第一个，你必须提到公式中的两组，如果它们在的不同列中

> 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

你可以清楚地看到这个假设，"均值的真正差异不等于0">。在你的代码中，假设是"真实平均值不等于0"，这意味着测试是对一个变量作为一个样本进行的

对于第二个文本，如果您需要剩余的标准错误，则必须运行第一个代码，然后运行第二个代码。

> 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 

如果置信度为99%，则Pr(>F(应小于0.001