R软件的t检验，单样本、配对、两组间怎么分析？

## 单样本的t检验

mydata <- c(24.3,20.6,25.6,20.4,21.5,22.7) #构建数据集合

shapiro.test(mydata) #判断样本是否正态

mean(mydata) #单样本t检验

t.test(mydata, alternative = “two.sided”, mu = 22.5) #mu数据的真实均值

#t.test(x, y = NULL,alternative = c(“two.sided”, “less”, “greater”),mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE,conf.level = 0.95, …)

#alternative用于指定备择假设方法，two.sided是双尾检验，less是左侧单尾检验，greater是右侧单尾检验；mu是数据的真实均值；paired用于指定是否进行配对检验，默认为FALSE；var.equal用于指定两个方差是否相等；conf.level指定置信水平，默认为0.95

## 配对样本的t检验

#构造数据集合,上下对应的为一组，求差值，一共6组

x1<-c(4.5,5.2,4.3,6.6,3.1,8.2)

x2<-c(3.3,6.7,8.1,3.5,5.6,2.4)

t.test(x1,x2,alternative = “two.sided”,paired=T)

## 完全随机样本的t检验

c1<-c(152,176,159,165,166,155,178,160,166,150)

c2<-c(165,158,166,168,160,180,169,180,174,170)

data<-c(c1,c2)

a <-factor(c(rep(1,10),rep(2,10)))

bartlett.test(data~a)

t.test(c1,c2,paired = FALSE)