我在这个论坛上搜索从 t.test 分数计算 p 值。
所以我找到了这个话题。
给出的答案：
> 2*pt(ttestscore, lower=FALSE)
但是，使用 lower = FALSE 对我来说毫无意义。
当使用 lower = F 参数时，您将计算第二个图中黑色阴影区域的概率，对吗？
这意味着您正在计算 t 分数比给出的 t 分数低的概率，但是您想计算 T 分数更大的概率（如果您将 t 分数作为正数给出）？
为什么在从 t 分数手动计算 p 值时使用 lower.tail=F
机器算法验证
r
t检验
2022-03-31 15:34:31
2个回答
查看 Rpt()函数的文档。
lower.tail
逻辑；如果TRUE（默认），概率为 P[X ≤ x]，否则为 P[X > x]。*
换句话说，当 lower.tail=FALSE 时，您会得到 X 右侧的概率（两个图表中的第一个）。
或者自己运行它：
> pt(2,10)
[1] 0.963306
> pt(2,10,lower.tail = FALSE)
[1] 0.03669402
学生 t 分布是对称的。因此，如果您计算上尾下方的面积并将其乘以 2，您最终会得到测试分数的 2 尾 p 值。
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