R语言双样本均值的标准误|极客教程

R语言双样本均值的标准误

在统计学中，标准误（Standard Error）是指估计量的标准差。在比较两个总体均值时，我们通常使用双样本均值的标准误来衡量两个样本均值之间的差异是否显著。R语言提供了很多函数来计算双样本均值的标准误，接下来我们将详细介绍这些方法。

1. t.test函数

在R中，我们可以使用t.test函数来计算双样本均值的标准误。该函数的基本用法如下：

# 创建两个样本
sample1 <- c(23, 25, 28, 30, 32)
sample2 <- c(20, 25, 27, 29, 33)

# 使用t.test函数计算双样本均值的标准误
result <- t.test(sample1, sample2)

# 输出结果
print(result)

在上面的代码中，我们首先创建了两个样本sample1和sample2，然后使用t.test函数计算这两个样本的均值差异是否显著。最后，通过print函数输出了结果。运行上述代码后，我们可以得到如下结果：

    Welch Two Sample t-test

data:  sample1 and sample2
t = 0.19671, df = 7.893, p-value = 0.849
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -3.318442  4.318442
sample estimates:
mean of x mean of y 
     27.6      26.8

在输出中，我们可以看到t值、自由度df、p值等信息。p值代表双样本均值的显著性，当p值小于显著性水平（通常为0.05）时，我们认为两个样本的均值差异显著。

2. standard error函数

除了使用t.test函数外，我们还可以使用standard error函数来计算双样本均值的标准误。该函数的基本用法如下：

# 创建两个样本
sample1 <- c(23, 25, 28, 30, 32)
sample2 <- c(20, 25, 27, 29, 33)

# 计算双样本均值的标准误
standard_error <- function(x, y) {
  n1 <- length(x)
  n2 <- length(y)

  se <- sqrt(var(x)/n1 + var(y)/n2)

  return(se)
}

# 调用函数计算标准误
result <- standard_error(sample1, sample2)

# 输出结果
print(result)

在上面的代码中，我们定义了一个standard_error函数来计算双样本均值的标准误，然后调用该函数并传入两个样本sample1和sample2。运行上述代码后，我们可以得到双样本均值的标准误。