R에서 2-표본 t 검정을 수행하는 방법

2-표본 t-검정은 두 모집단의 평균이 같은지 여부를 검정하는 데 사용됩니다.

다음 기본 구문을 사용하여 R에서 두 가지 예의 t-테스트를 수행할 수 있습니다.

 t. test (group1, group2, var. equal = TRUE ) 

참고 : var.equal=TRUE 를 지정하면 R이 두 샘플 간의 분산이 동일하다고 가정하도록 지시합니다.

이 가정을 원하지 않는 경우 이 인수를 제쳐두고 R은 대신 Welch의 t-검정을 수행합니다. 이는 표본 간의 분산이 동일하다고 가정하지 않습니다.

다음 예에서는 실제로 R에서 2-표본 t-검정을 수행하는 방법을 보여줍니다.

예: R의 2-표본 T 검정

서로 다른 두 종의 식물이 평균 키가 같은지 알고 싶다고 가정해 보겠습니다.

이를 테스트하기 위해 각 종에서 12개 식물의 단순 무작위 표본을 수집합니다.

다음 코드는 두 종 사이의 평균 키가 같은지 확인하기 위해 R에서 2-샘플 t-테스트를 수행하는 방법을 보여줍니다.

 #create vectors to hold plant heights from each sample
group1 <- c(8, 8, 9, 9, 9, 11, 12, 13, 13, 14, 15, 19)
group2 <- c(11, 12, 13, 13, 14, 14, 14, 15, 16, 18, 18, 19)

#perform two sample t-tests
t. test (group1, group2, var. equal = TRUE )

	Two Sample t-test

data: group1 and group2
t = -2.5505, df = 22, p-value = 0.01823
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -5.5904820 -0.5761847
sample estimates:
mean of x mean of y 
 11.66667 14.75000 

테스트 결과를 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

데이터: 샘플 데이터를 포함하는 벡터의 이름입니다.

t: t 테스트 통계입니다. 이 경우에는 -2.5505 입니다.

df : n ₁ + n ₂ – 2 = 12 + 12 – 2 = 22 로 계산되는 자유도입니다.

p-값: 검정 통계량 -2.5505 및 df = 22에 해당하는 p-값입니다. p-값은 .01823 으로 나타납니다. T Score to P Value 계산기를 사용하여 이 값을 확인할 수 있습니다.

95% 신뢰 구간: 두 그룹 간의 실제 평균 차이에 대한 95% 신뢰 구간입니다. [-5.59, -.576] 으로 밝혀졌습니다.

표본 추정치: 각 그룹의 표본 평균입니다 . 이 경우 그룹 1의 표본 평균은 11.667 이었고 그룹 2의 표본 평균은 14.75 였습니다.

이 특정 2-표본 t-검정에 대한 귀무 가설과 대립 가설은 다음과 같습니다.

H ₀ : µ ₁ = µ ₂ (두 모집단 평균이 동일함)

H _A : µ ₁ ≠ µ ₂ (두 모집단 평균이 동일 하지 않음 )

테스트의 p-값 (0.01823) 이 0.05보다 작으므로 귀무 가설을 기각합니다.

이는 두 종 사이의 평균 식물 높이가 동일하지 않다는 결론을 내릴 수 있는 충분한 증거가 있음을 의미합니다.

기술 노트

R의 t.test() 함수는 다음 구문을 사용합니다:

 t. test (x, y, alternative="two.sided", mu=0, paired=FALSE, var.equal=FALSE, conf.level=0.95)

금:

• x, y: 데이터가 포함된 두 벡터의 이름입니다.
• 대안: 대안 가설. 옵션에는 “양면”, “더 작게” 또는 “더 크게”가 포함됩니다.
• mu: 평균의 실제 차이로 간주되는 값입니다.
• paired: paired t-test를 사용할지 여부.
• var.equal: 두 그룹 간의 차이가 동일한지 여부입니다.
• conf.level: 테스트에 사용할 신뢰 수준입니다.

수행하려는 특정 테스트에 따라 자체 t-테스트를 수행할 때 이러한 인수를 자유롭게 수정하세요.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 R에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

R에서 단일 표본 T-검정을 수행하는 방법
R에서 Welch의 T 테스트를 수행하는 방법
R에서 쌍을 이루는 샘플 t 테스트를 수행하는 방법