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

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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)

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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。

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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