在R語言中，可以使用不同的方法來對比兩組數據的差異。以下是幾種常用的方法：
t檢驗（t-test）：用于比較兩組數據的均值之間是否存在顯著差異。包括獨立樣本t檢驗（針對兩組獨立樣本）和配對樣本t檢驗（針對配對樣本）。
方差分析（ANOVA）：用于比較多個組別的均值是否存在顯著差異。包括單因素方差分析（One-way ANOVA）和多因素方差分析（Multi-way ANOVA）。
非參數檢驗：對于不滿足正態分布假設的數據，可以使用非參數方法進行差異對比，例如Wilcoxon秩和檢驗（Wilcoxon Rank Sum Test）和Mann-Whitney U檢驗。
效應量分析：除了考慮顯著性差異外，還可以使用效應量指標來度量兩組數據的差異的大小。例如Cohen’s d、Pearson’s r等。
這些方法的選擇取決于數據類型、設計和假設的具體情況。需要根據實際情況選擇合適的方法進行數據差異的對比分析。
