对于 40 个自由度,我需要确定 75% 和 99% 的一侧尾部的临界 t 值。
以下是双边 99% 临界 t 值的代码:
qt(0.01, 40)
但我如何确定单边临界 t 值?
您发布的代码为单面测试提供了临界值(因此您的问题的答案很简单:
abs(qt(0.25, 40)) # 75% confidence, 1 sided (same as qt(0.75, 40))
abs(qt(0.01, 40)) # 99% confidence, 1 sided (same as qt(0.99, 40))
请注意,t 分布是对称的。对于 2 面测试(比如 99% 的置信度),您可以使用临界值
abs(qt(0.01/2, 40)) # 99% confidence, 2 sided
乔希的评论很到位。如果您对临界值不太熟悉,我建议您使用 qt,阅读手册 ( ?qt
) 并查看查找表 ( LINK )。当我第一次从 SPSS 转移到 RI 时,我创建了一个函数,使关键 t 值看起来很容易(我现在永远不会使用它,因为它需要太多时间,而且输出中通常提供的 p 值是一个有争议的点)。这是代码:
critical.t <- function(){
cat("\n","\bEnter Alpha Level","\n")
alpha<-scan(n=1,what = double(0),quiet=T)
cat("\n","\b1 Tailed or 2 Tailed:\nEnter either 1 or 2","\n")
tt <- scan(n=1,what = double(0),quiet=T)
cat("\n","\bEnter Number of Observations","\n")
n <- scan(n=1,what = double(0),quiet=T)
cat("\n\nCritical Value =",qt(1-(alpha/tt), n-2), "\n")
}
critical.t()
扩展上面的@Ryogi 答案,您可以像这样利用lower.tail
参数:
qt(0.25/2, 40, lower.tail = FALSE)
# 75% 的信心
qt(0.01/2, 40, lower.tail = FALSE)
# 99% 的信心