📊 R语言笔记1：探索数据差异的两种利器——t检验 & Wilcoxon检验
发布时间：2025-03-25 21:50:12来源：
数据分析中，当我们想了解两组数据是否存在显著性差异时，t检验和Wilcoxon检验是两个不可忽视的工具。它们各有千秋，适用场景也有所不同。🧐
首先登场的是t检验（t-test）。它是一种经典的参数检验方法，适用于数据服从正态分布的情况。比如，你想知道男生和女生的平均身高是否有显著差异，就可以使用t检验。它的计算基于均值和标准差，简单高效。但如果数据分布不符合正态分布，就需要考虑另一种非参数检验方式——Wilcoxon秩和检验（Wilcoxon test）。它无需假设数据分布，更适合偏态或异常值较多的数据。比如研究不同药物对患者疗效的影响时，Wilcoxon检验可以更稳健地揭示差异。✨
无论是t检验还是Wilcoxon检验，在R语言中都非常容易实现。只需几行代码，就能快速得出结果。但别忘了，选择合适的检验方法才是关键！💡
数据分析，从掌握这些基础开始！📈
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