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为什么t检验和ANOVA为两组比较给出不同的p值?
在有关ANOVA的Wikipedia文章中,它说 ANOVA以其最简单的形式提供了几组均值是否相等的统计检验,因此将t检验推广到了两组以上。 我的理解是,在进行两组比较时,方差分析与t检验相同。 但是,在下面的简单示例中(R),ANOVA和t检验给出了相似但略有不同的p值。谁能解释为什么? x1=rnorm(100,mean=0,sd=1) x2=rnorm(100,mean=0.5,sd=1) y1=rnorm(100,mean=0,sd=10) y2=rnorm(100,mean=0.5,sd=10) t.test(x1,x2)$p.value # 0.0002695961 t.test(y1,y2)$p.value # 0.8190363 df1=as.data.frame(rbind(cbind(x=x1,type=1), cbind(x2,type=2))) df2=as.data.frame(rbind(cbind(x=y1,type=1), cbind(y2,type=2))) anova(lm(x~type,df1))$`Pr(>F)`[1] # 0.0002695578 anova(lm(x~type,df2))$`Pr(>F)`[1] # 0.8190279