R语言中的t.test函数是一个强大的统计工具，用于进行t检验，帮助用户判断两个样本群体的平均值是否存在显著差异。本文将详细介绍t.test函数的用法。
总结来说，t.test函数主要包含以下参数：x，y（数值型向量），alternative（备选假设），mu（非备选假设下的平均值），paired（是否为成对检验），var.equal（两组方差是否相等），conf.level（置信水平）。
具体使用步骤如下：
- 导入或准备数据：在进行t检验之前，需要将数据导入R环境或直接在R中生成数据。
- 选择合适的t检验类型：根据数据特征选择单样本t检验或双样本t检验。
- 调用t.test函数：将数据传递给t.test函数，并设置适当的参数。
- 解读结果：t.test函数返回一个包含统计检验结果的列表，包括t值、df（自由度）、p值等。
例如，进行两组独立样本的t检验，代码如下：
t_result <- t.test(x = groupA, y = groupB, alternative = 'two.sided', var.equal = FALSE)
print(t_result)
如果进行成对样本的t检验，只需将参数paired设置为TRUE。
最后，需要注意的是，使用t.test函数时，应确保数据的正态性和方差齐性，以保证t检验的有效性和准确性。