R에서 welch의 t-검정을 수행하는 방법

Welch의 t-검정은 두 그룹의 분산이 동일하다고 가정되지 않는 경우 두 독립 그룹 간의 평균을 비교하는 데 사용됩니다.

R에서 Welch의 t-테스트를 수행하려면 다음 구문을 사용하는 t.test() 함수를 사용할 수 있습니다.

t.test(x, y, Alternative = c(“두 얼굴”, “적음”, “더 큼”))

금:

• x: 첫 번째 그룹에 대한 데이터 값의 숫자형 벡터
• y: 두 번째 그룹에 대한 데이터 값의 숫자형 벡터
• 대안: 검정에 대한 대립 가설입니다. 기본값은 양면입니다.

다음 예에서는 이 함수를 사용하여 R에서 Welch의 t-검정을 수행하는 방법을 보여줍니다.

예: R의 Welch의 t-검정

교사는 시험 준비 책자를 사용하여 시험을 준비한 12명의 학생과 그렇지 않은 12명의 학생의 시험 결과를 비교하려고 합니다.

다음 벡터는 각 그룹에 속한 학생들의 시험 결과를 보여줍니다.

 booklet <- c(90, 85, 88, 89, 94, 91, 79, 83, 87, 88, 91, 90)
no_booklet <- c(67, 90, 71, 95, 88, 83, 72, 66, 75, 86, 93, 84)

Welch의 t-검정을 수행하기 전에 먼저상자 그림을 만들어 각 그룹의 점수 분포를 시각화할 수 있습니다.

 boxplot(booklet, no_booklet, names =c(" Booklet "," No Booklet "))

“소책자” 그룹의 평균 점수가 더 높고 점수 편차가 더 낮다는 것을 분명히 알 수 있습니다.

그룹 간 평균 점수가 크게 다른지 공식적으로 테스트하기 위해 Welch의 t-테스트를 수행할 수 있습니다.

 #perform Welch's t-test
t.test(booklet, no_booklet)

	Welch Two Sample t-test

data: booklet and no_booklet
t = 2.2361, df = 14.354, p-value = 0.04171
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
  0.3048395 13.8618272
sample estimates:
mean of x mean of y 
 87.91667 80.83333 

결과에서 t 검정 통계량은 2.2361 이고 해당 p-값은 0.04171 임을 알 수 있습니다.

이 p-값은 0.05보다 작으므로 귀무 가설을 기각하고 두 그룹 간의 평균 시험 점수에 통계적으로 유의미한 차이가 있다는 결론을 내릴 수 있습니다.

t.test() 함수는 다음 정보도 제공합니다.

• 두 그룹 간의 평균 시험 점수 차이에 대한 95% 신뢰 구간은 [0.3048, 13.8618 ]입니다.
• 첫 번째 그룹의 평균 시험 점수는 87.91667 입니다.
• 두 번째 그룹의 평균 시험 점수는 80.83333 입니다.

t.test() 함수에 대한 전체 문서는 여기에서 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 R에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

R에서 단일 표본 t-검정을 수행하는 방법
R에서 2-표본 t-검정을 수행하는 방법
R에서 쌍을 이루는 샘플 t-테스트를 수행하는 방법
R의 단일 그래프에 여러 상자 그림을 그리는 방법