总结重复假设检验的结果答案

【问题标题】：Summarising results of repeated hypothesis tests总结重复假设检验的结果
【发布时间】：2016-04-10 02:01:38
【问题描述】：

我正在使用rnorm(30, 10, 5) 从正态分布中生成两组数据。我正在测试均值相等的假设，使用t.test，并重复此过程 1000 次以估计类型 1 错误率。

我的代码如下：

for(i in 1:1000) {
  print(t.test(rnorm(30, 10, 5), rnorm(30, 10, 5),
               alternative="two.sided", var.equal=TRUE)$p.value < 0.05)
}

但是，这会返回无数的TRUE 和FALSE。

我可以手动计算TRUEs，但有更简单的方法吗？

【问题讨论】：

标签： r for-loop functional-programming

【解决方案1】：

他们不是无数的。其中有 1000 个 ;)

您应该在向量中跟踪它，而不是将结果打印到屏幕上。

一个简单的改变就会得到你想要的：

sig <- logical(length=1000)
for(i in 1:1000) {
  sig[i] <- t.test(rnorm(30, 10, 5), rnorm(30, 10, 5),
               alternative="two.sided", var.equal=TRUE)$p.value < 0.05
}

现在您可以将结果制成表格：

table(sig)
## sig
## FALSE  TRUE 
##   956    44

更简单的方法是使用replicate：

table(replicate(1000, t.test(rnorm(30, 10, 5), rnorm(30, 10, 5), 
  alternative="two.sided", var.equal=TRUE)$p.value < 0.05))

【讨论】：

首先感谢您回答我的问题~ 后来我用while i<-1000 k<-0 while(i>0){ if(t.test(rnorm(30,10,5),rnorm(30,10,5),alternative="two.sided",var.equal=TRUE)$p.value<0.05) {k<-k+1} i<-i-1 } > print(k) 弄明白了，不知道对不对，但它似乎满足了我的需求。只是一个初学者，再次感谢您的帮助>
@forRstudy - 总是有很多方法可以解决问题，您的建议很好。很好地解决了这一点（尽管您可以坚持使用 for 循环，只需添加 k 东西）。