在R语言中进行t检验的方法如下：
目的：t检验用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异，尤其适用于连续性数据是否服从正态分布的假设检验。
假设：
零假设：两个治疗组的均值相等。备择假设：两个治疗组的均值存在显著差异。
数据准备：
将数据整理为包含受试者编号和治疗组标签的格式。数据应存储在R可以读取的文件中，如txt文件，并确保数据已正确导入R环境。
t检验的实现：
使用t.test函数进行t检验。例如，如果数据集名为dbp，且包含变量diff和TRT，则可以使用以下代码：t.test。其中，var.equal = TRUE表示假设两组方差相等。如果方差不等，可以设置为FALSE或使用Welch t检验。
结果解读：
t统计量：表示两组均值差异的大小和方向。自由度：与样本大小和方差有关，用于确定t分布的形态。p值：表示在零假设为真的情况下，观察到当前或更极端结果的概率。p值越小，拒绝零假设的证据越强。置信区间：提供了两组均值差异的可能范围，有助于评估差异的显著性。
示例结论：
如示例所示，t统计量为12.15，p值为1.169e14，表明两个组间DBP下降的差异有极高的统计显著性。95%的置信区间为12.132758到8.667242，进一步证实了两组均值有显著差异。A组的平均DBP下降为15.2，B组为4.8，支持了新药A对DBP的降低效果相较于安慰剂B具有显著性差异的结论。