一个针对两组的独立样本t检验可以用于检验两个总体的均值相等的假设。
这里假设两组数据是独立的，并且是从正态总体中抽得。检验的调用格式为：
t.test(y ~ x, data)
其中的y是一个数值型变量，x是一个二分变量。调用格式或为：
t.test(y1, y2)
其中的y1和y2为数值型向量（即各组的结果变量）。可选参数data的取值为一个包含了这些变量
的矩阵或数据框。与其他多数统计软件不同的是，这里的t检验默认假定方差不相等，并使用Welsh
的修正自由度。你可以添加一个参数var.equal=TRUE以假定方差相等，并使用合并方差估计。
默认的备择假设是双侧的（即均值不相等，但大小的方向不确定）。你可以添加一个参数
alternative=”less”或alternative=”greater”来进行有方向的检验
> library(MASS) > t.test(Prob ~ So, data=UScrime) Welch Two Sample t-test data: Prob by So t = -3.8954, df = 24.925, p-value = 0.0006506 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: -0.03852569 -0.01187439 sample estimates: mean in group 0 mean in group 1 0.03851265 0.06371269
你可以拒绝南方各州和非南方各州拥有相同监禁概率的假设（p<0.001）。
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