R 从正态分布生成多个样本对

我试图学习如何使用R进行统计，我想知道如何才能生成20000（K对数）乘以一组两个样本，每个样本50个点来自同一正态分布（平均值2.5和方差9）

到目前为止，我知道这就是我如何从正态分布中得出50分的原因：

rnorm(50,2.5,3)

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但是我如何生成一组2万次的两个样本，以便以后可以对K对进行测试呢？

类似于

x   <-  lapply(c(1:20000), 
        function(x){
            lapply(c(1:2), function(y) rnorm(50,2.5,3))
})

 yourresults <- replicate(20000,{yourtest(matrix(rnorm(100,2.5,3),nc=2),<...>)})

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yourresults这些不是长度为50的向量对，只是单个向量。请注意，当这个线程达到这个程度时，MathJax将无法工作。@gung-Ah！我很难理解这个问题的意图。我已经更新了它。@user777，如果我想在每一对上使用一个t测试呢？命令是什么样子的？我试过这个：'y=lappy（x，t.test）'），但它不起作用。@user777非常感谢。你能告诉我怎么才能只提取p值，并且有一个只包含这些值的向量吗？我希望我不会要求太多，我只是一个初学者。好吧，我可以给你答案，但我认为了解R的数据结构是如何工作的对你最有用。我首先对输出使用str（）命令来查看它是如何组织的。如果你陷入困境，请参考众多免费的、介绍性的R手册。如果它们是成对的，它们之间的关联是什么？或者，也许你至少知道内部效应和组间差异？可以用底片吗？这里没有足够的信息来回答。@John如果样本是从正态分布中提取的，则必须允许否定。尽管如此，它们是否相关是一个重要的澄清，因为非零相关会使我的答案无效。我知道如果它们是真的正态分布，则必须允许使用负性，但根据描述，我不一定相信真正态才是需要的。
 yourresults <- replicate(20000,{yourtest(matrix(rnorm(100,2.5,3),nc=2),<...>)})

 yourresults <- replicate(20000,{yourtest(rnorm(50,2.5,3),rnorm(50,2.5,3),<...>)})