R에서 단일 표본 t-검정을 수행하는 방법

1표본 t-검정은 모집단 평균이 특정 값과 같은지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.

R에서 다음 기본 구문을 사용하여 단일 표본 t-검정을 수행할 수 있습니다.

 t. test (data, mu= 10 )

다음 예에서는 실제로 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

예: R의 T 테스트 샘플

식물학자가 특정 식물 종의 평균 높이가 15인치인지 알고 싶어 한다고 가정해 보겠습니다.

그녀는 12개 식물의 단순 무작위 표본을 추출하고 각각의 높이를 인치 단위로 기록합니다.

그녀는 다음 코드를 사용하여 R에서 단일 표본 t-검정을 수행하여 이 식물 종의 평균 키가 실제로 15인치인지 확인할 수 있습니다.

 #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 

출력의 각 값을 해석하는 방법은 다음과 같습니다.

data : t-test에 사용된 벡터의 이름입니다. 이 예에서는 my_data를 사용했습니다.

t : ( x – μ) / (s√ n ) = (14.333-15)/(1.370689/√ 12 ) = -1.6848 로 계산되는 t 검정 통계량입니다.

df : 자유도이며 n-1 = 12-1 = 11 로 계산됩니다.

p-값 : 검정 통계량 -1.6848 및 자유도 11에 해당하는 양측 p-값입니다. 이 경우 p = 0.1201 입니다.

95% 신뢰 구간 : 실제 모집단 평균에 대한 95% 신뢰 구간으로, [13.46244, 15.20423] 으로 계산됩니다.

이 일표본 t-검정에 대한 귀무가설과 대립가설은 다음과 같습니다.

H ₀ : µ = 15(이 식물 종의 평균 높이는 15인치입니다)

H _A : µ ≠15 (평균 높이는 15인치 가 아님 )

테스트의 p-값 (0.1201) 이 0.05보다 크면 테스트의 귀무 가설을 기각하지 못합니다.

이는 이 특정 식물 종의 평균 높이가 15인치와 다르다고 말할 수 있는 증거가 충분하지 않음을 의미합니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 R에서 다른 일반적인 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다.

R에서 2-표본 T 검정을 수행하는 방법
R에서 쌍을 이루는 샘플 t-테스트를 수행하는 방법
R에서 Welch의 T 테스트를 수행하는 방법