R：使用模擬計算p值

Question

我編寫了這段代碼，以對兩個隨機分布的觀測值x和y進行測試統計

mean.test <- function(x, y, B=10000,
alternative=c("two.sided","less","greater"))
{
p.value <- 0
alternative <- match.arg(alternative)
s <- replicate(B, (mean(sample(c(x,y), B, replace=TRUE))-mean(sample(c(x,y), B, replace=TRUE))))
t <- mean(x) - mean(y) 
p.value <- 2*(1- pnorm(abs(quantile(T,0.01)), mean = 0, sd = 1, lower.tail = 
TRUE, log.p = FALSE))   #try to calculate p value 
data.name <- deparse(substitute(c(x,y)))
names(t) <- "difference in means"
zero <- 0
names(zero) <- "difference in means"
return(structure(list(statistic = t, p.value = p.value,
method = "mean test", data.name = data.name,
observed = c(x,y), alternative = alternative,
null.value = zero),
class = "htest"))
}

該代碼使用蒙特卡洛模擬生成測試統計量均值（x）-均值（y）的分布函數，然后計算p值，但顯然我錯過了定義該p值的原因，因為：

> set.seed(0)
> mean.test(rnorm(1000,3,2),rnorm(2000,4,3)) 

輸出應如下所示：

    mean test
data: c(rnorm(1000, 3, 2), rnorm(2000, 4, 3))
difference in means = -1.0967, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

但是我卻得到了這個：

      mean test
data:  c(rnorm(1000, 3, 2), rnorm(2000, 4, 3))
difference in means = -1.0967, p-value = 0.8087
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

有人可以向我解釋這個錯誤嗎？

Answer 1

據我所知，您的代碼中有很多錯誤和錯誤：

• quantile(T, 0.01) -這里T == TRUE ，因此您正在計算1。
• 永不使用對象s 。
• mean(sample(c(x,y), B, replace=TRUE))您想在這里做什么？ c()函數組合x和y 。 采樣沒有意義，因為您不知道它們來自什么人群
• 在計算檢驗統計量t ，它應取決於方差（和樣本量）。