Como realizar um teste t de duas amostras em r

Um teste t de duas amostras é usado para testar se as médias de duas populações são iguais ou não.

Você pode usar a seguinte sintaxe básica para realizar um teste t de dois exemplos em R:

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

Nota : Ao especificar var.equal=TRUE , estamos dizendo a R para assumir que as variações são iguais entre as duas amostras.

Se você não quiser fazer essa suposição, deixe esse argumento de lado e R executará o teste t de Welch , que não pressupõe que as variâncias sejam iguais entre as amostras.

O exemplo a seguir mostra como realizar um teste t de duas amostras em R na prática.

Exemplo: teste T de duas amostras em R

Suponha que queiramos saber se duas espécies diferentes de plantas têm a mesma altura média.

Para testar isso, coletamos uma amostra aleatória simples de 12 plantas de cada espécie.

O código a seguir mostra como realizar um teste t de duas amostras em R para determinar se a altura média é igual entre as duas espécies:

 #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 

Veja como interpretar os resultados do teste:

dados: os nomes dos vetores que contêm os dados de amostra.

t: A estatística do teste t. Neste caso é -2.5505 .

df : Os graus de liberdade, calculados como n ₁ + n ₂ – 2 = 12 + 12 – 2 = 22 .

Valor p: O valor p que corresponde a uma estatística de teste de -2,5505 e df = 22. O valor p acaba sendo .01823 . Podemos confirmar esse valor usando a calculadora T Score para P Value .

Intervalo de confiança de 95%: intervalo de confiança de 95% para a verdadeira diferença nas médias entre os dois grupos. Acontece que é [-5.59, -.576] .

estimativas amostrais: a média amostral de cada grupo. Neste caso, a média amostral do Grupo 1 foi 11,667 e a média amostral do Grupo 2 foi 14,75 .

As hipóteses nula e alternativa para este teste t de duas amostras específico são as seguintes:

H ₀ : µ ₁ = µ ₂ (as duas médias populacionais são iguais)

_HA : µ ₁ ≠µ ₂ (as duas médias populacionais não são iguais)

Sendo o valor p do nosso teste (0,01823) inferior a 0,05, rejeitamos a hipótese nula.

Isto significa que temos evidências suficientes para concluir que a altura média das plantas entre as duas espécies não é igual.

Notas técnicas

A função t.test() em R usa a seguinte sintaxe:

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

Ouro:

• x, y: os nomes dos dois vetores que contêm os dados.
• alternativa: A hipótese alternativa. As opções incluem “frente e verso”, “menos” ou “maior”.
• mu: O valor assumido como a verdadeira diferença das médias.
• pareado: se deve ou não usar um teste t pareado.
• var.equal: se as diferenças são iguais ou não entre os dois grupos.
• conf.level: O nível de confiança a ser usado para o teste.

Sinta-se à vontade para modificar qualquer um desses argumentos ao realizar seu próprio teste t, dependendo do teste específico que deseja realizar.

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em R:

Como realizar um teste T de uma amostra em R
Como realizar o teste T de Welch em R
Como realizar um teste t de amostras pareadas em R