这两种计算 p 值的方法应该是等价的：

t.test(rats.drug,mu=1.2)$p.value
2*pt((mean(rats.drug)-1.2)*sqrt(n)/sd(rats.drug),df=n-1)

第二种方法的问题是存在获得大于的值的风险（实际上最多）：$1$$2$

2*pt((1.5-1.2)*sqrt(100)/.5,df=100-1)
[1] 2

这当然可以通过

2*pt((1.5-1.2)*sqrt(100)/.5,df=100-1,lower=F)
[1] 3.245916e-08

我的问题
显然，t检验函数的算法足够智能，可以区分这两种情况（样本均值是大于还是小于给定均值）。是否有一种简单的方法可以手动复制 p 值的计算，因为它是由 t 检验函数完成的？

我目前的解决方案是一个 if 语句，它检查结果值是否大于，在这种情况下，使用 lower=F 选项再次进行相同的计算，但也许有更好的方法。$1$