超基本：rで2群の平均値の差の検定（t検定）

　超基本的な分析方法のメモ．
2群の平均値の差の検定を行う． 　対応のないt検定は以下の通り．

> #以下のAとBのデータに2群の検定を行う．
> dat
      A    B
1  23.5 24.0
2  23.0 23.0
3  25.0 25.5
4  25.5 27.0
5  22.5 24.5
6  24.5 26.0
7  26.0 27.5
8  24.0 26.0
9  25.0 26.5
10 24.0 25.0
> 
> 
> #以下でt.test()関数を使って，対応のないt検定を実施する．
> #dat$Aの意味は，datのデータの中のA列のデータということ．paried = で対応の有無を指定．今回は無しなのでFALSE
> t.test(dat$A,dat$B, paired = FALSE)

 Welch Two Sample t-test

data:  dat$A and dat$B
t = -2.1287, df = 17.142, p-value = 0.04807
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -2.38859256 -0.01140744
sample estimates:
mean of x mean of y 
     24.3      25.5 

> #tはt値で，dfは自由度．p-valueがp値．p<0.05で有意差ありとすることが多い．
> 

次は対応のあるt検定．

> #以下のAとBのデータに2群の検定を行う．
> dat
      A    B
1  23.5 24.0
2  23.0 23.0
3  25.0 25.5
4  25.5 27.0
5  22.5 24.5
6  24.5 26.0
7  26.0 27.5
8  24.0 26.0
9  25.0 26.5
10 24.0 25.0
> 
> #以下でt.test()関数を使って，対応のあるt検定を実施する．
> #dat$Aの意味は，datのデータの中のA列のデータということ．paried = で対応の有無を指定．今回は有りなのでTRUE
> t.test(dat$A,dat$B, paired = TRUE)

 Paired t-test

data:  dat$A and dat$B
t = -5.6223, df = 9, p-value = 0.0003249
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -1.6828291 -0.7171709
sample estimates:
mean of the differences 
                   -1.2 

> #tはt値で，dfは自由度．p-valueがp値．p<0.05で有意差ありとすることが多い．
>