如何解决如何计算以下数据的典型减少量,并找到证据表明平均减少量不同于0
下面是我的数据集
structure(list(BP = c(8L,12L,10L,14L,2L,0L,-6L,1L,-3L,-4L,2L),Diet = structure(c(1L,.Label = c("FishOil","RegularOil"
),class = "factor")),class = "data.frame",row.names = c(NA,-14L))
我已经计算出常规食用油组的平均值和p值。使用以下代码
# mean for regular oil.
meanForRegularOilDiet <- with(ex0112,tapply(BP,Diet,mean))["RegularOil"]
meanForRegularOilDiet
#p-value
test <- t.test(ex0112$BP[ex0112$Diet=='RegularOil'])
test
#two-sided p-value
test$p.value
现在,通过评估证据程度(即P值和均值),我如何才能发现常规油饮食组的平均降低量不同于0,并且正常人预期的典型血压降低量是多少?油饮食组(针对像这些男人这样的人)? (仅适用于常规含油饮食人群)
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