R실습 : 통계검증1

 

통계검증1

 

#t-test
#t.test(x, y = NULL,alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
# mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE,conf.level = 0.95, ...)

 

2.Greater(우측) / less(좌측) =단측검정

 

#t.test(formula, data, subset, na.action, ...)

[일표본 t검증]

 

 

 

[평균이 5을 넘는지에 대한 대응가설 검증]

 

 

 

[T.test 시행 시 확인사항]

1)등분산성 

var.test    /

var.test(extra~group, sleep)

 

2)양측, 단측검정

 

단측 검정 사용 : 결과를 어느 정도 알고 있을 때

양측검정 사용 : 결과를 모를 때

 

3)p-value값

 

[독립표본 t검증]

#var.test(x, y, ratio = 1,
# alternative = c("two.sided", "less", "greater"),
# conf.level = 0.95, ...)

#var.test(formula, data, 
# subset, 
# na.action, ...)

 

 

 

 

 

<

ns=not significant

paired 대응표본

>

평균차이x

결과 표기 : t(18)=-1.86,ns, p<0.05 , p<0.01 

 

 

#ANOVA
#aov(formula, data = NULL, projections = FALSE, qr = TRUE,
# contrasts = NULL, ...)

 

[anova] =f테스트(자유도 2개)

3개 이상 그룹의 평균 비교 시

(같은 결과)

 

(3,13)=2,.54,n.s

유의미한 결과 x

 

 

f테스트 

-사후분석 :추가적으로 진행 하는 것

 

#다중비교(multiple comparisons): 등분산이 가정되는 경우의 post-hoc analysi

#Tukey: TukeyHSD

#Duncan: duncan.test (agricolae 패키지)

#Scheffe: scheffe.test (agricolae 패키지)

#LSD: pairwise.test

 

[iris  데이터]

 

 

[카이제곱 검증: 범주형 자료분석 (행과 열의 독립성)]
#chisq.test

서열 ,명목척도 일 때

행과 열의 독립성(범주형 자료분석)

 

 

x^2(2)=13.005 , p<0.01 

자유도는 행 열 -1 and 곱하기

 

3행 2열  3행 = 3 -1 =2 / 2열 3향 =그럼 3항 마이너스1 이겠??))  ??????? 행렬이 어디 표시????

 

#상관관계분석

 

상관관계 분석 시에는

종속 독립 변수가 등간척도 이상으로 된것을 의미(?)

 

 

 

피어슨 :수치형일 때 r(피어슨r)

스피어만 : 순서형일 때