在R软件中进行检验的步骤如下：
安装并加载相关的R包
对于t检验，需要安装并加载`stats`包。在R的控制台中输入以下命令：
```R
install.packages（"stats"）
library（stats）
```
收集数据并创建数据框
需要收集两组数据并创建一个数据框。例如，比较两组数据`x1`和`x2`：
```R
data <- data.frame（x1, x2）
```
运行t检验
使用`t.test（）`函数进行t检验。该函数可以接受一个或两个向量作为输入，并返回t检验的结果。例如，比较两组数据的均值差异：
```R
t.test（x1, x2）
```
`t.test（）`函数会计算两组数据的均值和标准差，并给出t值和p值。
检查结果
`t.test（）`函数返回的结果是一个列表，其中包含t检验的详细信息。通过查看t值和p值，可以判断两组数据的均值差异是否显著。如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为两组数据的均值差异显著。
其他检验方法
除了t检验，R软件还提供了其他多种检验方法，例如：
正态性检验
QQ图：使用`qqnorm（）`和`qqline（）`函数绘制QQ图。
Shapiro-Wilk检验：使用`shapiro.test（）`函数，如果p值小于显著性水平（如0.05），则认为样本不是来自正态分布的总体。
单样本t检验
用于比较一个样本的均值是否与给定的总体均值存在显著差异。例如：
```R
data <- c（12, 15, 18, 11, 14, 16, 13, 17, 19, 15）
result <- t.test（data, mu = 16）
print（result）
```
独立样本t检验
用于比较两个独立样本的均值是否存在显著差异。例如：
```R
X <- c（159, 280, 101, 212, 224, 379, 179, 264）
Y <- c（78.1, 72.4, 76.2, 74.3, 77.4, 78.4, 76.0, 7.0, 77.3, 79.1, 80.0, 79.1, 79.1, 77.3, 80.2, 82.1）
t.test（X, Y, var.equal=TRUE, alternative = "less"）
```
配对样本t检验
对每个高炉进行配对t检验。例如：
```R
X <- c（78.1, 72.4, 76.2, 74.3, 77.4, 78.4, 76.0, 75.5, 76.7, 77.3）
Y <- c（79.1, 81.0, 77.3, 79.1, 80.0, 79.1, 79.1, 79.1, 79.1, 79.1）
t.test（X, Y, paired = TRUE）
```
通过这些步骤和函数，可以在R软件中完成各种统计检验。