完全ガイド: r で t 検定の結果を解釈する方法

2 標本 t 検定は、 2 つの母集団の平均が等しいかどうかを検定するために使用されます。

このチュートリアルでは、R で 2 サンプルの t 検定の結果を解釈する方法に関する完全なガイドを提供します。

ステップ 1: データを作成する

2 つの異なる種の植物の平均高さが同じかどうかを知りたいとします。これをテストするために、各種から 12 個の植物の単純なランダム サンプルを収集します。

 #create vector of plant heights from group 1
group1 <- c(8, 8, 9, 9, 9, 11, 12, 13, 13, 14, 15, 19)

#create vector of plant heights from group 2
group2 <- c(11, 12, 13, 13, 14, 14, 14, 15, 16, 18, 18, 19)

ステップ 2: 2 標本の t 検定を実行して解釈する

次に、 t.test()コマンドを使用して、2 つの例の t 検定を実行します。

 #perform two sample t-tests
t. test (group1, group2)

	Welch Two Sample t-test

data: group1 and group2
t = -2.5505, df = 20.488, p-value = 0.01884
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -5.6012568 -0.5654098
sample estimates:
mean of x mean of y 
 11.66667 14.75000 

テスト結果を解釈する方法は次のとおりです。

データ:これは、2 サンプルの t 検定で使用されたデータを示します。この場合、group1 と group2 というベクトルを使用しました。

t:これは t 検定統計量です。この場合、それは-2.5505です。

df : これらは、t 検定統計量に関連付けられた自由度です。この場合、それは20,488です。この自由度の値の計算方法については、 サタースウェア近似を参照してください。

p 値:これは、検定統計量 -2.5505 および df = 20.488 に対応する p 値です。 p 値は.01884であることがわかります。この値は、 T スコアから P 値への計算ツールを使用して確認できます。

対立仮説:この特定の t 検定に使用される対立仮説がわかります。この場合、対立仮説は、2 つのグループ間の平均の真の差はゼロに等しくないということです。

95% 信頼区間:これにより、2 つのグループ間の平均の真の差の 95% 信頼区間がわかります。 [-5.601, -.5654]であることがわかります。

サンプル推定値:これにより、各グループのサンプル平均がわかります。この場合、グループ 1 のサンプル平均は11.667で、グループ 2 のサンプル平均は14.75でした。

この特定の 2 サンプル t 検定の 2 つの仮定は次のとおりです。

H ₀ : μ ₁ = μ ₂ (2 つの母集団平均は等しい)

H _A : µ ₁ ≠µ ₂ (2 つの母集団平均は等しくありません)

検定の p 値(0.01884)は alpha = 0.05 より小さいため、検定の帰無仮説を棄却します。これは、2 つの集団間の平均草丈が異なると言える十分な証拠があることを意味します。

コメント

R のt.test()関数は次の構文を使用します。

t.test(x, y, 代替 = 「両側」, mu = 0, ペア = FALSE, var.equal = FALSE, conf.level = 0.95)

金：

• x、y:データを含む 2 つのベクトルの名前。
• 代替:対立仮説。オプションには「両面」、「縮小」、または「拡大」が含まれます。
• mu:平均値の真の差であると想定される値。
• 対応のある:対応のある t 検定を使用するかどうか。
• var.equal: 2 つのグループ間の差が等しいかどうか。
• conf.level:テストに使用する信頼レベル。

上記の例では、次の仮定を使用しました。

• 両側対立仮説を使用しました。
• 平均値の真の差がゼロに等しいかどうかをテストしました。
• 対応のある t 検定ではなく、2 サンプルの t 検定を使用しました。
• 私たちはグループ間の差異が等しいとは想定していませんでした。
• 信頼水準95% を使用しました。

独自の t 検定を実行するときは、実行する特定の検定に応じて、これらの引数を自由に変更してください。

追加リソース

2 標本 t 検定の概要
2 サンプル t 検定計算機