R で 1 サンプルの t 検定を実行する方法

1 サンプルの t 検定は、母集団の平均が特定の値に等しいかどうかを判断するために使用されます。

R で次の基本構文を使用して、1 サンプルの t 検定を実行できます。

 t. test (data, mu= 10 )

次の例は、この構文を実際に使用する方法を示しています。

例: R の T テスト サンプル

植物学者が、特定の種類の植物の平均高さが 15 インチに等しいかどうかを知りたいとします。

彼女は 12 種類の植物から 単純に無作為にサンプルを採取し、それぞれの高さをインチ単位で記録しました。

次のコードを使用して R で 1 サンプルの t 検定を実行し、この植物種の平均高さが実際に 15 インチであるかどうかを判断できます。

 #create vector to hold plant heights
my_data <- c(14, 14, 16, 13, 12, 17, 15, 14, 15, 13, 15, 14)

#perform one sample t-test
t. test (my_data, mu= 15 )

	One Sample t-test

data:my_data
t = -1.6848, df = 11, p-value = 0.1201
alternative hypothesis: true mean is not equal to 15
95 percent confidence interval:
 13.46244 15.20423
sample estimates:
mean of x 
 14.33333 

出力内の各値を解釈する方法は次のとおりです。

data : t 検定で使用されるベクトルの名前。この例では、 my_dataを使用しました。

t : t 検定統計量。( x – μ) / (s√ n ) = (14.333-15)/(1.370689/√ 12 ) = -1.6848として計算されます。

df : 自由度。 n-1 = 12-1 = 11として計算されます。

p 値: -1.6848 および 11 自由度の検定統計量に対応する両側 p 値。この場合、 p = 0.1201です。

95% 信頼区間: 真の母集団平均の 95% 信頼区間。 [13.46244, 15.20423]として計算されます。

この 1 サンプル t 検定の帰無仮説と対立仮説は次のとおりです。

H ₀ : μ = 15 (この植物種の平均高さは 15 インチ)

H _A : μ ≠15 (平均身長は 15 インチではありません)

検定の p 値(0.1201)は 0.05 より大きいため、検定の帰無仮説を棄却できません。

これは、この特定の種の植物の平均高さが 15 インチとは異なると言える十分な証拠がないことを意味します。

追加リソース

次のチュートリアルでは、R で他の一般的なテストを実行する方法について説明します。

R で 2 サンプル T 検定を実行する方法
R で対応のあるサンプルの t 検定を実行する方法
R でウェルチの T 検定を実行する方法