stat_pvalue_manual 是 R 语言中的一个函数，用于根据给定的假设检验计算 p 值。在这里，“假设检验”指的是 two-sample t-test、One-Way ANOVA、Kruskal-Wallis 检验等常见检验。

对于两个样本 t-test，stat_pvalue_manual 的输入参数是两个样本的均值和标准差，输出是 p 值。对于其他检验，该函数的输入参数可能会有所不同。

假设检验是一种统计方法，用于判断观察到的数据是否来自于一个特定的总体，或者判断总体参数是否具有某种特定的分布。在假设检验中，我们通常会提出一个原假设和一个备择假设，然后通过计算 p 值来判断原假设是否可接受。

对于两个样本 t-test，stat_pvalue_manual 的输入参数是两个样本的均值和标准差，输出是 p 值。
```{r}

h = TwoSample t.test(mean1, sd1)

p_value <- stat_pvalue_manual(h)

cat("p_value = ", p_value, "\n")

其他检验的假设检验
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对于其他检验，该函数的输入参数可能会有所不同，例如：
```{r}
# One-Way ANOVA
h = OneWay(mean2, sd2)

# Kruskal-Wallis 检验
I = kruskal.test(data = cbind(mean1, sd1), col = "var1")

# 计算 p 值
p_value <- stat_pvalue_manual(I)

# 输出 p 值
cat("p_value = ", p_value, "\n")

通过调用 stat_pvalue_manual 函数，我们可以轻松地计算出各种假设检验的 p 值。这对于数据分析和研究结果的解释非常重要。不过，在实际分析中，建议先进行假设检验，再根据结果判断是否显著。