在r中模拟单样本t检验

Question

我正试着在R中进行单样本t检验。

根据我这里的代码，t应该是-4.979296：

sample.mean = 20
population.mean = 40
sd = 11
n = 30              
t <- (sample.mean-population.mean)/(sd/sqrt(n)) 

但是，当我运行

test <- c(rnorm(30, mean = 20, sd = 11))
t.test(test, mu = 40)

它没有给我提供相同的t分数。

你能告诉我我哪里做错了吗？

Answer 1

rnorm每次都会生成随机偏差，生成值的平均值将非常接近指定的mean，但并不完全相同。如果将生成的值存储在变量中并进行计算，您将看到这两个值是相同的。我还将使用set.seed()，这样每个人都可以重现这个示例。

set.seed(42)
test <- c(rnorm(30, mean = 20, sd = 11))
t.test(test, mu = 40)

#   One Sample t-test

#data:  test
#t = -7.6356, df = 29, p-value = 2.031e-08
#alternative hypothesis: true mean is not equal to 40
#95 percent confidence interval:
# 15.59947 25.90944
#sample estimates:
#mean of x 
# 20.75446 

mean(test)
#[1] 20.75446  #NOTE THIS IS CLOSE TO 20 BUT NOT 20

(mean(test)-40)/(sd(test)/sqrt(30)) 
#[1] -7.635627