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最近全然やらないので書き忘れていたが、t検定をメモしておこう
対応のない場合 (独立2標本) のときと対応のあるときで記述が違うので注意
等分散を仮定するときはvar.equal=TRUEとする。しないけど
対応のない場合
t.test(y ~ x, dat)
## xが独立変数、yが従属変数。xは因子変数にしなくてもよい
対応のある場合
t.test(datp[,1], datp[,2], paired=TRUE)
## ここで、pairedを指定しないと対応なしの検定になり、同じ結果を返す
## pairedの前で片側検定を指定できる (デフォルトは両側) 。まあ両側やっときゃいいだろう
## "greater"は前者が後者より大きい (datp[,1]>[,2]) 、"less"だとその逆。y~xの形式でどう指定するかは不明。というかできない (たぶん)
## データフレームは以下のような感じ
# このブログのエディタはエクセルから貼り付けたら勝手にtableつくってくれた。便利
対応のない場合 (独立2標本) のときと対応のあるときで記述が違うので注意
等分散を仮定するときはvar.equal=TRUEとする。しないけど
対応のない場合
t.test(y ~ x, dat)
## xが独立変数、yが従属変数。xは因子変数にしなくてもよい
対応のある場合
t.test(datp[,1], datp[,2], paired=TRUE)
## ここで、pairedを指定しないと対応なしの検定になり、同じ結果を返す
## pairedの前で片側検定を指定できる (デフォルトは両側) 。まあ両側やっときゃいいだろう
## "greater"は前者が後者より大きい (datp[,1]>[,2]) 、"less"だとその逆。
通りすがりさん、ありがとうございます
t.test(y~x, dat, alternative="greater")
ところで、グループ1 > グループ2 を検定しているが、
xのカテゴリーに割り当てた数値 (e.g., 0と1) のどちらがグループ1かわからない (たぶん数値の若い方をグループ1としてるんだと思うが)
# これで調べよう
aggregate(dat[,2], list(dat[,1]), mean, na.rm=TRUE) # 平均
t.test(y~x, dat, alternative="greater")
ところで、グループ1 > グループ2 を検定しているが、
xのカテゴリーに割り当てた数値 (e.g., 0と1) のどちらがグループ1かわからない (たぶん数値の若い方をグループ1としてるんだと思うが)
# これで調べよう
aggregate(dat[,2], list(dat[,1]), mean, na.rm=TRUE) # 平均
## データフレームは以下のような感じ
| 対応なし dat |
対応あり datp |
|||
| x | y | y1 | y2 | |
| 1 | 7 | 7 | 3 | |
| 1 | 5 | 5 | 2 | |
| 1 | 5 | 5 | 1 | |
| 1 | 9 | 9 | 4 | |
| 1 | 5 | 5 | 1 | |
| 0 | 3 | |||
| 0 | 2 | |||
| 0 | 1 | |||
| 0 | 4 | |||
| 0 | 1 | |||
# このブログのエディタはエクセルから貼り付けたら勝手にtableつくってくれた。便利
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Comment
1
t.test(formula, ...)
> "greater"は前者が後者より大きい (datp[,1]>[,2]) 、"less"だとその逆。y~xの形式でどう指定するかは不明。というかできない (たぶん)
できます。
... の部分に，t.test( ) の引数を書くことができます
できます。
... の部分に，t.test( ) の引数を書くことができます
RE.1
Re:t.test(formula, ...)
通りすがりさん、コメントありがとうございます！
t.test(y~x, dat, alternative="greater")
でできました。「たぶんできない」は「割とできる」、のがRというRjpwikiで見かけた言葉を思い出しました。
t.test(y~x, dat, alternative="greater")
でできました。「たぶんできない」は「割とできる」、のがRというRjpwikiで見かけた言葉を思い出しました。
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