[R] t검정, 분산분석, 카이제곱 검정

- 일표본 t검정

data <- c(200, 210, 180, 190, 185, 170, 180, 180, 210, 180, 183, 191, 204, 201, 186)

shapiro.test(data) # 정규성 검정(샤크로-윌크 검정)

t.test(data, alternative = 'two.sided', mu=200)

 

- 대응표본 t검정

data <- data.frame(before = c(7,3,4,5,2,1,6,6,5,4),
                   after = c(8,4,5,6,2,3,6,8,6,5))

t.test(data$before, data$after, alternative = 'less', paired = TRUE)

 

- 독립표본 t검정

group <- factor(rep(c('A','B'),each=10))
group

A<-c(-1,0,3,4,1,3,3,1,1,3)
B<-c(6,6,8,8,11,11,10,8,8,9)

weather<-data.frame(group=group, temp=c(A,B))
weather

var.test(temp~group, data=weather, alternative='two.sided') # 등분산 검정

t.test(temp~group, data=weather, alternative='two.sided', var.equal=TRUE)

 

- 일원배치 분산분석

str(iris) # iris 데이터 구조 확인

result <- aov(Sepal.Width~Species, data=iris) # 분산분석 결과를 result에 저장
summary(result) # 분산분석표 확인

TukeyHSD(result) # 사후검정(Tukey의 HSD 검정법)

 

- 카이제곱 검정

data(survey, package='MASS')
str(survey)

table(survey$W.Hnd) # W.Hnd의 분할표 확인
data <- table(survey$W.Hnd)

chisq.test(data, p=c(0.2, 0.8))