看到了微信聊天群有人推荐了《100 STATISTICAL TESTS IN R》，该书籍介绍了基于R的100个统计检验小例子。我简单的看了看目录，全英文的，很生疏，感觉没有多大意思。
所以，我让chatGPT帮我罗列了最常见的10个使用R语言进行的统计检验例子，如下所示，以供参考：
- t检验：比较两组样本均值是否显著不同，例如比较两组学生在某一门考试成绩的差异。
- 方差分析（ANOVA）：比较多组样本均值是否存在显著差异，例如比较不同治疗组的药物疗效。
- 卡方检验：用于比较分类变量的分布是否存在显著差异，例如比较男女生在一次调查中选择不同选项的情况。
- 相关分析：用于检查两个变量之间是否存在相关性，例如检查身高和体重之间的相关性。
- 线性回归：用于建立两个或多个变量之间的线性关系，例如预测销售量与广告费用之间的关系。
- Wilcoxon符号秩检验：用于比较配对样本的差异，例如比较患者治疗前后的生物标记物水平。
- Fisher精确检验：用于比较两个分类变量的分布是否相关，例如比较两种治疗方法对疾病治愈率的影响。
- 生存分析：用于比较不同组的生存时间，例如比较两组患者在治疗前后的生存曲线。
- McNemar检验：用于比较配对二分类变量的分布是否存在差异，例如比较两种诊断方法的准确性。
- 秩和检验：用于比较多组样本的分布是否存在差异，例如比较不同城市的气温差异。
而且chatGPT还给我了R语言代码案例：
代码语言：javascript复制# 两组样本的t检验
# 假设数据存储在两个向量x和y中
result <- t.test(x, y)
print(result)
# 多组样本的单因素方差分析
# 假设数据存储在一个数据框df中，其中group为分组变量，value为数值变量
result <- aov(value ~ group, data = df)
print(summary(result))
# 二分类变量的卡方检验
# 假设数据存储在一个数据框df中，其中变量A和B为二分类变量
result <- chisq.test(df$A, df$B)
print(result)
# 配对样本的Wilcoxon符号秩检验
# 假设数据存储在两个向量x和y中，表示配对样本的测量值
result <- wilcox.test(x, y, paired = TRUE)
print(result)
# 二分类变量的Fisher精确检验
# 假设数据存储在一个数据框df中，其中变量A和B为二分类变量
result <- fisher.test(df$A, df$B)
print(result)
# 两个数值变量之间的相关分析
# 假设数据存储在一个数据框df中，其中变量x和y为数值变量
result <- cor.test(df$x, df$y)
print(result)
# 建立两个数值变量x和y之间的线性回归模型
result <- lm(y ~ x, data = df)
print(summary(result))
请注意，以上代码示例仅供参考，并不考虑数据的实际情况和处理方式。在使用这些检验前，请确保对统计检验有足够的理解，并根据实际情况进行适当的数据处理和分析。另外，R语言中有许多相关的包和函数可以实现更多类型的统计检验，您可以根据具体需求搜索相关文档和资料。
