R တွင် နမူနာ t test နှစ်ခုကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။

နမူနာနှစ်ခု t-test ကို လူဦးရေ နှစ်ခု၏ အဓိပ္ပါယ်သည် ညီမျှခြင်း ရှိ၊ မရှိ စမ်းသပ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။

R တွင် နမူနာနှစ်ခု t-test ကိုလုပ်ဆောင်ရန် အောက်ပါအခြေခံအထားအသိုကိုသုံးနိုင်သည်။

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

မှတ်ချက် – var.equal=TRUE ကို သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့်၊ နမူနာနှစ်ခုကြားတွင် ကွဲလွဲမှုများ တူညီသည်ဟု ယူဆရန် R ကို ပြောနေပါသည်။

အကယ်၍ သင်သည် ဤယူဆချက်ကို မပြုလုပ်လိုပါက၊ ဤအငြင်းအခုံကို ဘေးဖယ်ထားကာ R သည် နမူနာများအကြား ကွဲလွဲမှုများ တူညီသည်ဟု မယူဆသည့် Welch’s t-test ကို လုပ်ဆောင်မည်ဖြစ်သည်။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် လက်တွေ့တွင် R တွင် နမူနာနှစ်ခု t-test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- R တွင် နမူနာ T Test နှစ်ခု

မတူညီသော အပင်မျိုးစိတ်နှစ်ခုသည် ပျမ်းမျှအမြင့် တူညီသည်ဆိုပါစို့။

၎င်းကို စမ်းသပ်ရန်အတွက် မျိုးစိတ်တစ်ခုစီမှ အပင် 12 မျိုး၏ ရိုးရှင်းသော ကျပန်းနမူနာကို စုဆောင်းပါသည်။

အောက်ပါကုဒ်သည် မျိုးစိတ်နှစ်ခုကြားရှိ ပျမ်းမျှအမြင့်သည် ညီမျှခြင်းရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် R တွင် နမူနာနှစ်ခု t-test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ပြသသည်-

 #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 

ဤသည်မှာ စမ်းသပ်မှုရလဒ်များကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုပုံဖြစ်သည်-

ဒေတာ- နမူနာဒေတာပါရှိသော vector များအမည်များ။

t: t စမ်းသပ်မှုစာရင်းအင်း။ ဤကိစ္စတွင်၎င်းသည် -2.5505 ဖြစ်သည်။

df- လွတ်လပ်မှုဒီဂရီ၊ n ₁ + n ₂ – 2 = 12 + 12 – 2 = 22 အဖြစ် တွက်ချက်သည်။

p-value- -2.5505 နှင့် df = 22 ၏ စမ်းသပ်စာရင်းအင်းတစ်ခုနှင့် သက်ဆိုင်သော p-တန်ဖိုးသည် .01823 ဖြစ်သည် ။ T Score to P Value calculator ကို အသုံးပြု၍ ဤတန်ဖိုးကို အတည်ပြုနိုင်ပါသည်။

95% ယုံကြည်မှုကြားကာလ- 95% ယုံကြည်မှုကြားကာလသည် အုပ်စုနှစ်ခုကြားရှိ စစ်မှန်သောခြားနားမှုကို ဆိုလိုသည်။ [-5.59၊ -.576] ဖြစ်သည် ။

နမူနာခန့်မှန်းချက်များ- အုပ်စုတစ်ခုစီ၏ နမူနာဆိုလိုသည် ။ ဤကိစ္စတွင်၊ အုပ်စု 1 အတွက် နမူနာဆိုလိုသည်မှာ 11.667 ဖြစ်ပြီး အုပ်စု 2 အတွက် နမူနာဆိုလိုသည်မှာ 14.75 ဖြစ်သည်။

ဤအထူးသဖြင့် နမူနာနှစ်ခု t-test အတွက် null နှင့် အခြားအခြားသော ယူဆချက်များမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်-

H ₀ : µ ₁ = µ ₂ (လူဦးရေ နှစ်ခုသည် တူညီသည်)

H _A : µ ₁ ≠µ ₂ (လူဦးရေ နှစ်ခု အဓိပ္ပါယ်မှာ မညီမျှခြင်း )

ကျွန်ုပ်တို့၏စမ်းသပ်မှု၏ p-တန်ဖိုး (0.01823) သည် 0.05 ထက်နည်းသောကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် null hypothesis ကို ငြင်းပယ်ပါသည်။

ဆိုလိုသည်မှာ မျိုးစိတ်နှစ်ခုကြားရှိ အပင်အမြင့်သည် မညီမျှကြောင်း ကောက်ချက်ချရန် လုံလောက်သော အထောက်အထားရှိသည်။

နည်းပညာ မှတ်စုများ

R ရှိ t.test() လုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါ syntax ကိုအသုံးပြုသည်-

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

ရွှေ-

• x၊ y- ဒေတာပါရှိသော vector နှစ်ခု၏ အမည်များ။
• အခြားရွေးချယ်စရာ- အခြားယူဆချက်။ ရွေးချယ်စရာများတွင် “နှစ်ထပ်၊” “နည်းသည်” သို့မဟုတ် “ပိုကြီး” ပါဝင်သည်။
• mu- ဆိုလိုရင်း၏ အစစ်အမှန် ခြားနားချက်ဟု ယူဆရသည့် တန်ဖိုး။
• တွဲထားသည်- တွဲထားသော t-test ကို အသုံးပြုရန် ရှိ၊ မရှိ၊
• var.equal- အုပ်စုနှစ်ခုကြား ကွာခြားချက် တူညီသည်ဖြစ်စေ မညီမျှသည်ဖြစ်စေ။
• conf.level- စာမေးပွဲအတွက် အသုံးပြုရန် ယုံကြည်မှုအဆင့်။

သင်လုပ်ဆောင်လိုသည့် သီးခြားစမ်းသပ်မှုပေါ် မူတည်၍ သင်၏ကိုယ်ပိုင် t-test ကိုလုပ်ဆောင်သောအခါတွင် ဤအငြင်းအခုံများထဲမှ တစ်ခုခုကို ပြင်ဆင်မွမ်းမံပါ။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် R တွင် အခြားဘုံအလုပ်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

R တွင် နမူနာ T-test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
R တွင် Welch’s T test ကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
R တွင်တွဲထားသောနမူနာများကိုစမ်းသပ်နည်း