t検定はよく使われる手法だと思います。多重検定に使う場合はBonferroniの補正(繰り返し回数をp値に乗算するか、有意水準を割る。)を忘れずに。
コマンド
t.testのオプションはコメントを確認してください。
###データ例の準備##### A <- sample(1:100, 20, replace = FALSE) B <- sample(1:100, 20, replace = FALSE) #t検定の実施 #alternative: 両側:"two.sided", 左側:"less", 右側:"greater" #paired: 対応のある:"TRUE", 対応の無い:"FALSE" #var.equal: 等分散を仮定:"TRUE" t.test(A, B, alternative = "two.sided", paired = TRUE) Paired t-test data: A and B t = -0.2764, df = 19, p-value = 0.7852 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: -21.85896 16.75896 sample estimates: mean of the differences -2.55
少しでも、あなたの解析が楽になりますように!!