如何计算 R 中的临界 t 值？

在统计学分析中，t 值是用于检验样本和总体均值之差是否显著的一种统计量。在 R 中，我们可以使用 t-test 函数来计算 t 值。这个函数中可以输入两个向量，即两组数据，然后计算它们的 t 值。

但是，t 值的显著性需要与临界值进行比较。在 R 中，我们可以使用 qt 函数来计算临界 t 值。临界 t 值取决于自由度和所选的置信水平。

先来看一个例子。我们有一个样本，样本的均值是 10，样本数量是 20，标准差是 2。我们希望找到在 95% 置信水平下的临界 t 值。那么，我们可以用下面这行代码来计算：

qt(0.025, 19)

这里的 0.025 是置信水平的一半，因为我们需要计算双尾检验。而自由度是样本数量减 1，即 20-1=19。

这行代码的输出是一个数值，即在给定自由度和置信水平下的临界 t 值。在这个例子中，输出值是 2.093024。

下面是完整的代码示例：

x <- rnorm(20, 10, 2)
t.test(x, mu=10)

qt(0.025, 19)

其中，rnorm 函数是用来生成随机正态分布数据的，mu 参数是均值，sigma 参数是标准差。这个代码生成了一个样本数据 x，然后用 t.test 函数计算了 t 值。最后，qt 函数计算了在 95% 置信水平下的临界 t 值。

总之，我们可以用 qt 函数来计算 R 中的临界 t 值。这个函数需要输入自由度和置信水平，然后输出临界 t 值。它是 t-检验的重要组成部分，在进行假设检验时非常有用。