r语言平均值显著性检验_5.3 两总体均值检验和方差分析的R语言操作(26页)-原创力文档...
有用的统计学
Statistics
第5讲 比较均值
中央财经大学 统计与数学学院
5.3 两总体均值检验和方差分析
的R语言操作
学习目标:
1. 在R中如何实现两总体均值检验和方差分析
2. 熟悉两总体均值检验和单因素方差分析的应用
两总体均值检验
两个独立样本的t检验:案例背景
• 例如,在教师教学评估中,想了解男性和女性教师的教学
水平是否存在明显区别。
• teaching表格记录了教师的教学评估得分,每一条样本记
录的是一位教师的一门课程的教学评估得分(score ),
其他变量还包括教师的职称、性别、教授学生的类型、授
课年份、授课学期以及授课班级规模。
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• 要检验男性和女性总体平均教学水平是否存在显
著差异,即检验两个独立总体的均值是否相等,
适用于两独立样本的t检验(显著性水平5% )。
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两个独立样本的t检验:读入数据
mydata = read.csv(file = "teaching.csv",header =
T,fileEncoding = "GBK")
#查看数据的前几行和全部变量
head(mydata)
注:该数据集引自 《应用商务统计分析》王汉生著,北京大学出版社,2008。
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两个独立样本的t检验:描述分析
a = mydata[mydata$score >= 3.8, ] #选取教学评估得分大于等于3.8
的数据作为研究对象
#画出score与gender之间的箱线图
par(family = 'STKaiti')
#设置字体
boxplot(a$score ~ a$gender,col = "lightblue",ylab = "教学得分")
#绘制箱线图
中央财经大学统计与数学学院
中央财经大学统计与数学学院
两个独立样本的t检验:方差齐性的Levene检验
#将男性与女性教师的教学评估得分分别赋值给X和Y
X = a$score[a$gender == "男"]
Y = a$score[a$gender == "女"]
library(car)
leveneTest(a$score ~ a$gender)
两个独立样本的t检验
t.test(X,Y,var.equal = T)
中央财经大学统计与数学学院
两总体比例检验:续教学评估案例
• 在教学质量评估中 ,进一步研究不同学年对教师分布情况
的影响,比较2002与2003学年授课的男性教师占比是否
存在显著差异(显著性水平5% )?
• 比较两学年授课男性教师占比,即检验两个总体比例是否
存在差异。
中央财经大学统计与数学学院
两总体比例检验:读入数据和预处理
#将数据集mydata中的所有变量添加到工作空间,便于直
接调用
attach(mydata)
#统计不同教学年份下的主讲教师性别分布情况
table(gender,year)
#生成新性别分类变量对男性赋值为1 ,女性为0
gender_new = (gender == "男") + 0
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• 02-03年教师授课情况如下表:
2002 2003
男性 142 65
女性 23
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