假设检验 （hypothesis testing ）
对总体的某种规律提出一个假设 ，通过样本数据推断 ， 决定是否拒绝这一假设 ， 这样的统计活动 ， 称为 假设检验。
t 检验
单一样本t检验
1. t 检验是 以 t 分布为基础的一类比较均数的假设检验方法 。
2. t 检验的应用条件为随机样本（小样本<30） 、来自正态总体 、 方差齐性 。
3. 单样本 t 检验是推断该样本所属总体的均数与已知的某一 数值有无差别 。 配对设计资料的 t 检验着眼于差值的总体均数是否为0。（单样本资料的 t 检验: 推断样本所属总体的均数是否与已知值有差异）
两独立样本t检验
1. 两独立样本均数比较的 t 检验 ， 前提条件为 ： 随机样本 、来自 正态总体 、 方差齐性 。
2. 若两样本所属 总体方差 相等 ， 零假设成立时， 检验统计量t 服从自由度为 n+n-2 的 t 分布 ；
计算统计量的数值后， 据此估计 P 值 。
3. 若两样本所属总体方差不等 ， 以''t′′为统计量 。样本含量不大 时 ，近似地采用的 t 分布的临界值 ，样本含量较大 时 ，可近似采用标准正态分布的临界值 。
1、各组数据满足正态分布条件。shapiro.test()
2、各组数据等方差 bartlett.test()
3、t检验 t.test()
t.test(x, y = NULL,
alternative = c("two.sided", "less","greater"),
mu= 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE,
conf.level = 0.95, ...)
参考：https://www.icourse163.org/learn/SYSU-20016?tid=1002948009#/learn/content
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