双样本 t 检验
双样本 t 检验用于检验两个总体的均值是否相等。
这类量化某个因素影响的分析示例包括检验药物对患者的效果或营销活动对需求的影响。
回顾进行双样本 t 检验需要满足的一些假设：
- 随机抽样
- 观测相互独立
- 潜在数据服从正态分布
- 方差齐性
前两个假设需要在实验设计阶段满足。 后两个假设可分别用Shapiro–Wilk 检验和Bartlett 检验进行检验。
某公司向您提供了数据框 df。sample 列表示样本，value 列为数值数据。环境中已提供 dplyr 包。
本练习是课程的一部分
R 统计面试题实战练习
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Return the first part of df
head(___)
# Test normality of sample 1
sample1 <- df %>% filter(sample == ___) %>% select(value) %>% pull()
shapiro.test(___)
# Test normality of sample 2
sample2 <- df %>% filter(sample == 2) %>% select(___) %>% pull()
shapiro.test(___)