2. Independent samples t-test...

통계 > 평균 > 독립 표본 t-검정...

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

Linux 사례 (MX 21)

datasets 패키지에 있는 sleep 데이터셋을 활용해보자. 활성화시키자.

https://rcmdr.tistory.com/132

sleep

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

Linux 사례 (MX 21)

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

Linux 사례 (MX 21)

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)

 

Linux 사례 (MX 21)

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

Linujx 사례 (MX 21)

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

1. Two variances F-test...

<선택기능> 창에서 <등분산을 가정합니까?>에 '예'를 선택한다.

Linux 사례(MX 21)

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

Linux 사례 (MX 21)

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?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)