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통계 > 평균 > Paired t-검정...

Statistics > Means > Paired t-test...

datasets 패키지에 포함된 sleep 데이터셋에는 extra라는 수치형 변수가 포함되어 있다. 수치형 변수가 하나만 있는 경우는 Paired t-검정을 사용할 수 없다. 10명이 각각 2개의 약을 복용한 후 group1, group2라는 집단 안에서 수면 시간의 변화를 측정한 데이터셋이다. reshape(), reshapeL2W() 등의 함수를 사용하여 extra라는 수치형 변수를 group1 , group2 별로 두개의 수치형 변수로 변환시켜야 한다. 변환이 되면 <Statistics : Means : Paired t-test> 기능이 활성화된다.

https://rcmdr.tistory.com/71

extra 변수를 두개의 집단 X1, X2 로 이미 나눈 상황이다. X1과 X2를 각각 <첫째 변수>와 <둘째 변수>에 선택하자.

<선택기능>창 추가 선택 사항들이 있다. 기본 선택을 이용하자.

> with(sleepWide, (t.test(X1, X2, alternative='two.sided', conf.level=.95, paired=TRUE)))

아래의 함수 사용과 같은 결과를 얻는다.

t.test(Pair(X1, X2) ~ 1, data = sleepWide)

?t.test  # stats 패키지의 t.test 도움말 보기

require(graphics)

t.test(1:10, y = c(7:20))      # P = .00001855
t.test(1:10, y = c(7:20, 200)) # P = .1245    -- NOT significant anymore

## Classical example: Student's sleep data
plot(extra ~ group, data = sleep)
## Traditional interface
with(sleep, t.test(extra[group == 1], extra[group == 2]))

## Formula interface
t.test(extra ~ group, data = sleep)

## Formula interface to one-sample test
t.test(extra ~ 1, data = sleep)

## Formula interface to paired test
## The sleep data are actually paired, so could have been in wide format:
sleep2 <- reshape(sleep, direction = "wide", 
                  idvar = "ID", timevar = "group")
t.test(Pair(extra.1, extra.2) ~ 1, data = sleep2)

통계 > 평균 > 독립 표본 t-검정...

Statistics > Means > Independent samples t-test...

datasets 패키지에 있는 sleep 데이터셋을 활용해보자. 활성화시키자.

https://rcmdr.tistory.com/132

sleep 데이터셋의 수치형 변수 extra에 대하여 2개의 수준을 가진 요인형 집단인 group 변수의 t-검정을 한다.

<선택기능> 창에는 1그룹과 2그룹의 차이를 비교하는 <대립 가설>, <신뢰 수준>, <등분산> 의 선택 사항이 있다. 일단 기본 선택 들을 사용하자.

t.test(extra~group, alternative='two.sided', conf.level=.95, var.equal=FALSE, data=sleep)

alternative 이하의 선택 사항들은 기본 설정을 사용하였기에 다음과 같은 결과를 갖는다.

t.test(extra ~ group, data = sleep)

참고로 group1 과 group2의 사례들을 상자그림(boxplot)을 이용하여 비교해보자.

한편, 비교하는 두 집단의 분산의 차이가 없다는 것을 먼저 확인한 경우에 진행하는 t-검정도 있을 수 있다. 통계 > 분산 > 이-분산 F-검정의 결과를 바탕으로 독립-표본 t-검정을 진행하는 사례이다.

https://rcmdr.tistory.com/136

<선택기능> 창에서 <등분산을 가정합니까?>에 '예'를 선택한다.

t.test(extra~group, alternative='two.sided', 
	conf.level=.95, var.equal=TRUE, data=sleep)

?t.test  # stats 패키지의 t.test 도움말 보기

require(graphics)

t.test(1:10, y = c(7:20))      # P = .00001855
t.test(1:10, y = c(7:20, 200)) # P = .1245    -- NOT significant anymore

## Classical example: Student's sleep data
plot(extra ~ group, data = sleep)
## Traditional interface
with(sleep, t.test(extra[group == 1], extra[group == 2]))

## Formula interface
t.test(extra ~ group, data = sleep)

## Formula interface to one-sample test
t.test(extra ~ 1, data = sleep)

## Formula interface to paired test
## The sleep data are actually paired, so could have been in wide format:
sleep2 <- reshape(sleep, direction = "wide", 
                  idvar = "ID", timevar = "group")
t.test(Pair(extra.1, extra.2) ~ 1, data = sleep2)

통계 > 평균 > 일-표본 t-검정...

Statistics > Means > Single-sample t-test...

datasets 패키지에 있는 sleep 데이터셋을 활용해보자.

https://rcmdr.tistory.com/132

<일-표본 t-검정...> 기능을 선택하면, 아래와 같은 선택 창으로 넘어간다.

sleep 데이터셋에서 일-표본 t-검정으로 점검할 수 있는 변수는 extra 하나가 보인다. 예(OK) 버튼을 누르자.

with(sleep, (t.test(extra, alternative='two.sided', mu=0.0, conf.level=.95)))

<대립 가설>에 관련된 선택사항에 변화를 주지 않았다. 아래 명령문과 같은 결과를 얻는다.

t.test(extra ~ 1, data = sleep)

?t.test  # stats 패키지의 t.test 도움말 보기

require(graphics)

t.test(1:10, y = c(7:20))      # P = .00001855
t.test(1:10, y = c(7:20, 200)) # P = .1245    -- NOT significant anymore

## Classical example: Student's sleep data
plot(extra ~ group, data = sleep)
## Traditional interface
with(sleep, t.test(extra[group == 1], extra[group == 2]))

## Formula interface
t.test(extra ~ group, data = sleep)

## Formula interface to one-sample test
t.test(extra ~ 1, data = sleep)

## Formula interface to paired test
## The sleep data are actually paired, so could have been in wide format:
sleep2 <- reshape(sleep, direction = "wide", 
                  idvar = "ID", timevar = "group")
t.test(Pair(extra.1, extra.2) ~ 1, data = sleep2)