我試圖執行一個簡單的假設檢驗，但現在我需要 alpha = 0.01 而不是 0.05（默認值）的 t 值。有沒有辦法在R中做到這一點？
這就是我想要為 alpha = 0.01 獲得的結果： 在此處輸入影像描述
uj5u.com熱心網友回復：
如果您t.test在 R 中使用該函式，則可以使用引數conf.level = 0.99，因為置信水平相當于 1 – alpha 水平。您還可以閱讀有關 t.test 函式的 Rdocumentation 的此頁面，以獲取有關可以使用哪些引數的更多資訊
uj5u.com熱心網友回復：
這似乎是一個統計問題而不是編程問題，因此可能屬于CrossValidated ...
結果表：
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 93.10386 44.482243 2.093057 3.647203e-02
educ 39.82828 3.314467 12.016497 3.783286e-32
當您更改 alpha（顯著性檢驗的截止值）時，上表中的任何內容 — t 統計量 ( t value) 和 p 值 ( Pr(>|t|)) — 都不會改變。唯一改變的是你是否拒絕或未能拒絕零假設的判斷。在這種情況下，由于截距 (0.036) 的 p 值介于 0.01 和 0.05 之間，因此結論將從“拒絕 H0”（alpha=0.05）變為“未能拒絕 H0”（alpha=0.01）。用于p值educ是方式小于0.01，所以結論是“拒絕”兩種方式。
在大多數情況下，base-R 函式不指定 alpha 值；他們讓你自己做決定。如果您確實有一個 p 值向量，則可以通過說來實作 alpha 閾值
result <- ifelse(pval<alpha, "reject H0", "fail to reject H0")
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