如何在R中进行双尾2样本t检验

Question

我有一个问题，创建一个双尾2样本t检验。给出的唯一值是下面的值。我们有两个组，S组和L组，期中和期末考试.我的任务是对学期中的分数进行一次双尾2样本t检验，然后对学期中期末考试的分数差异进行一次测试。

d <- read.table(text="
Cohort  N Midterm_Mean Midterm_SD Final_Mean Final_SD Diff_Mean Diff_SD
2016_L 38     77.4        3.0       73.7       4.2      -3.7        2.1
2017_S 37     81.9        2.1       70.0       4.6     -11.9        2.8
", header=TRUE)

其结果应是：

• 中期：(t：-1.24，p:0.219 > 0.01，Cohen's d：-0.286)
• 决赛：(t:2.30，p:0.024 >0.0 1，科恩的d:0.532)

我不知道结果。怎样才能在R中正确地实现测试？

编辑:我已经有以下内容：

L1 <- rnorm(mean = 77.4, sd = 3,   n=38)
S1 <- rnorm(mean = 81.9, sd = 2.1, n=37)
L2 <- rnorm(mean = 73.7, sd = 4.2, n=38)
S2 <- rnorm(mean = 70,   sd = 4.6, n=37)
tab <- data.frame(result=c(L1,S1), 
                  group=c(rep(0, times=38), rep(1,times =37)) ,head=TRUE)
attach(tab)
t <- t.test (result ~ group, mu=0, alternative="two.sided", 
             conf=0.95, var.equal=T, paired=F)

上面的代码只是为了比较中期术语。首先，我认为我必须用给定的值来创建法向量。而不是将它们放在一个数据帧中，然后用0或1标记它们，无论它们来自(S)还是(L)。这或多或少是解决这个问题的正确方法吗？因为结果得到的p值太小。

Answer 1

基本上，你根本就没有走上正确的轨道。我想这是做作业的吧？在现实生活中，你几乎总是从原始数据开始，这就是R所期望的。但是这里没有原始数据，只有摘要统计数据。所以你需要自己做计算才能得到答案。(在编辑过程中，您正在创建看起来有点像真实数据的新的原始数据--当然，并不完全是这样。)

因为这感觉像家庭作业，我不会在这里提供这些计算；相反，看看你的课文中的公式，并遵循它们。其基本思想是得到一个差值，除以一个标准误差(需要从这两个标准差和样本大小中计算)，然后使用一个正常表(或一个R函数)来得到p值。试一试，然后带着任何后续问题回来--通过编辑原来的问题。

Answer 2

检查?t.test

你会看到你需要给它两个向量(x和y)。默认情况下，测试平均差为零。双面测试也是默认的。您可能会切换是否假定等效方差- var.equal = TRUE。

你报告p值的方式是不标准的。我不太明白结果应该是什么。