読み込んだデータから対応のないｔ検定を行ってみる。正しくはにはWelchのt検定になる。等分散を仮定しないt検定になる。
読み込んだデータは表の通り。読み込み方はここ。
このデータは、計画行列（デザイン行列）といって、列ごとに得られた情報をまとめて配置したデータの配置方法となっている。回帰分析では計画行列が使われる。今回はt検定だが、計画行列を使ってみることにする。このデータは勝手に作ったデータで、2グループの握力を表しているものとする。groups列は2つのグループで、aとbのグループに分けられている。valuesは分析対象の値で、ここでは握力となっている。1行に1人分のデータがあることになり、各列から所属のグループと握力がわかることになる。
でもって、以下のコードを実行する。
なお、このデータの名前はdata1という名前になっている。~の前にvaluesを~の後にgroupsを指定する。なお、data1の後に$をつけてからvalusesまたはgroupsを指定しているが、これはdata1の中にあるvaluesまたはgroupsという意味になる。
paired=は、対応があるかないかを指定する。FALSEにすると対応なしを指定できる。
t.test(data1$values ~ data1$groups, paired = FALSE)そうすると以下の結果が返ってくる。
Welch Two Sample t-test
data: data1$values by data1$groups
t = -5.3544, df = 25.931, p-value = 1.333e-05
alternative hypothesis: true difference in means between group a and group b is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-4.857642 -2.162358
sample estimates:
mean in group a mean in group b
31.105 34.615
p-valueがp値になる。1.333e-05は指数表示で1.333*10のマイナス5乗ということで、すごく小さい値になっている。95%confidence intervalは差の信頼区間を表している。
なお、以下のようなデータの並びにして分析をする場合も記述しておく。
これは1列目にaグループの握力、2列目にbグループの握力を記述している。
このような場合のt検定のコードは以下の通り。~を , にし、group_aとgroup_bを配置している。結果は同じになる。
t.test(data1$group_a, data1$group_b, paired = FALSE)
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