비디오: Range, variance and standard deviation as measures of dispersion | Khan Academy 2024
R 's t. test () 함수를 사용하여 데이터를 비교하려면 먼저 두 샘플이 정상적으로 분배되었는지 여부를 확인해야합니다.
비버가 활성화되어 있고 비활성 상태 인 기간 동안 평균 온도가 다른지 알고 싶으면 간단한 명령으로 할 수 있습니다. >> t. test (temp ~ activ, data = beaver2) Welch Two-Sample t -test data: 활동 t = -18에 의한 온도 5479, df = 80. 852, p 값 <2. 2e-16 대립 가설: 평균의 진정한 차이는 0과 같지 않음 95 % 신뢰 구간: -0.92727106 -0. 7197342 견적 추정: 그룹 1의 그룹 0 평균 37. 09684 37. 90306
일반적으로 분산이 거의 동일한 샘플에 대해서만 t 검정을 수행 할 수 있습니다.R은 웰치의 변형을 사용합니다
두 번째 줄은 테스트 통계를 제공합니다 (이 테스트에서 t), 자유도 (df) 및 그에 따른 p 값. 매우 작은 p- 값은 두 샘플의 평균이 상당히 다르다는 것을 나타냅니다. 대체 가설은 p- 값이 유의 수준보다 낮 으면 결론을 내릴 수있는 방법을 알려줍니다. 일반적으로, 과학자들은 p 값이 0.05보다 작 으면 대체 가설이 참이라고 생각한다.
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마지막 줄은 두 샘플의 평균을 제공합니다.
수식 temp ~ activ를 "activ에 의해 결정된 그룹 내의 임시 평가"로 읽습니다. "또는 다음 예제와 같이 비교할 샘플에 대해 두 개의 별도 벡터를 사용하여 함수에 전달할 수 있습니다. -
