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檢驗對象

t.test(x, alternative="two.sided") 乃是進行雙尾檢定,也就是檢定下列假設。

(1)
\begin{eqnarray} H0:\mu = \mu_0 \\ H1:\mu \ne \mu_0 \\ \end{eqnarray}

t.test(x, alternative="less") 乃是進行右尾檢定,也就是檢定下列假設。

(2)
\begin{eqnarray} H0:\mu \lt \mu_0 \\ H1:\mu \ge \mu_0 \\ \end{eqnarray}

t.test(x, alternative="greater") 乃是進行左尾檢定,也就是檢定下列假設。

(3)
\begin{eqnarray} H0:\mu \gt \mu_0 \\ H1:\mu \le \mu_0 \\ \end{eqnarray}

R 操作

範例一:請根據 x 檢定下列假設。

t.test(x, alternative="two.sided") 乃是進行雙尾檢定,也就是檢定下列假設。

(4)
\begin{eqnarray} H0:\mu = \mu_0 \\ H1:\mu \ne \mu_0 \\ \end{eqnarray}
(5)
\begin{eqnarray} H0 : \mu = 4.2 \\ H1 : \mu \ne 4.2 \\ \end{eqnarray}
> x
 [1]  4.383281191  3.606786546  4.149433964  1.764763558  6.612769168
 [6]  6.460276485  6.847852709  6.903313100  6.791519852  0.778853119
[11]  1.976568888  5.133699226  2.289355261  8.126511534  9.726945692
[16]  4.884082940  6.731184198  7.374879912  3.766449953  8.097331884
[21]  9.170561683  5.112942270  6.364315744  2.411775284 -0.001746999
[26]  0.523137438  1.739547059  5.635931324  0.506979141 12.134334049
> t.test(x, alternative="two.sided")

        One Sample t-test

data:  x 
t = 9.0115, df = 29, p-value = 6.625e-10
alternative hypothesis: true mean is not equal to 0 
95 percent confidence interval:
 3.865301 6.134941 
sample estimates:
mean of x 
 5.000121

註:事實上,我是用 x = rnorm(30, mean=5, sd=3) 產生出 x 序列的。

範例二:延續上題的 x,但檢定假設修改如下。

t.test(x, alternative="less") 乃是進行右尾檢定,也就是檢定下列假設。

(6)
\begin{eqnarray} H0:\mu \lt \mu_0 \\ H1:\mu \ge \mu_0 \\ \end{eqnarray}
(7)
\begin{eqnarray} H0 : \mu \lt 4.2 \\ H1 : \mu \ge 4.2 \\ \end{eqnarray}
> t.test(x, alternative="less")

        One Sample t-test

data:  x 
t = 9.0115, df = 29, p-value = 1
alternative hypothesis: true mean is less than 0 
95 percent confidence interval:
     -Inf 5.942902 
sample estimates:
mean of x 
 5.000121

範例三:延續上題的 x,但檢定假設修改如下。

t.test(x, alternative="greater") 乃是進行左尾檢定,也就是檢定下列假設。

(8)
\begin{eqnarray} H0:\mu \gt \mu_0 \\ H1:\mu \le \mu_0 \\ \end{eqnarray}
(9)
\begin{eqnarray} H0 : \mu \gt 4.2 \\ H1 : \mu \le 4.2 \\ \end{eqnarray}
> t.test(x, alternative="greater")

        One Sample t-test

data:  x 
t = 9.0115, df = 29, p-value = 3.313e-10
alternative hypothesis: true mean is greater than 0 
95 percent confidence interval:
 4.05734     Inf 
sample estimates:
mean of x 
 5.000121 

>

參考文獻

  1. http://en.wikipedia.org/wiki/Alternative_hypothesis
  2. http://people.virginia.edu/~trb6e/slides/t-testLab1.pdf
    • Note: alternative="greater" means a test to see if the first score is greater than the second. Not the other way around.

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