双样本均值检验统计量

用于判断两总体均值是否存在差异的假设检验，所用的检验统计量不同于您在第 1 章见到的 z 分数。它称为 "t"，可由每个样本的 3 个值按下式计算：

$$ t = \dfrac{(\bar{x}_{\text{child}} - \bar{x}_{\text{adult}})}{\sqrt{\dfrac{s_{\text{child}}^2}{n_{\text{child}}} + \dfrac{s_{\text{adult}}^2}{n_{\text{adult}}}}} $$

在分析为何有些货件延迟送达时，您可能会想：延迟送达的货件与准时送达的货件，其重量是否不同？late_shipments 数据集已按是否延迟分组：当 late == "Yes" 时为 "yes" 组，late == "No" 时为 "no" 组。货件重量记录在变量 weight_kilograms 中。

为方便起见，两组的样本均值已提供为 xbar_no 和 xbar_yes。样本标准差为 s_no 和 s_yes。样本量为 n_no 和 n_yes。