R을 이용한 대응표본 t-검정하기

R을 이용한 대응표본 t-검정

대응표본 t검정은 단일 모집단에서 두 개의 표본집단을 만들었을때, 그 두개에 대한 평균의 차이를 비교합니다.

예를 들어 수면약을 만들었을 때 이 수면약이 효과가 있는지 확인하고 싶어 치료전후 결과를 비교합니다.

 

R을 이용해 대응표본 t검정을 실시하려면 t_test() 메쏘드를 사용해야 합니다.

여기서 t_test() 메쏘드에 대한 파라미터를 잠깐 살펴보겠습니다.

 

t.test(x,y,alternate=c("two_sided","less","greater"),paired=FALSE,m=0)

• x : X의 관측값(수치형 벡터)
• y : Y의 관측값(수치형 벡터)
• alternative
  • 양측검정 : two-sided
  • 단측검정 : less($\mu_x < \mu_y$), greater( $\mu_x>\mu_y$ ), $\mu_x$ 는 X의 평균, $\mu_y$는 Y의 평균
• paired : TRUE(대응표본 t-검정 수행), FALSE(대응표본 t-검정 수행 x)
• m : 검정의 기준이 되는 값. 디폴트 값 0.

예제

10명의 환자의 혈압을 약물을 투여하기 전과 후를 측정하는 예제를 만들어서 R에서 대응표본 t-검정을 해보겠습니다. 대응표본이므로 반드시 paired=TRUE로 입력해주어야 합니다.

before <- c(120,122,121,123,125,128,130,129,127,126)
after <- c(118,121,120,119,124,126,127,126,125,124)

# t검정 수행
t_test_result <- t.test(before, after, paired= TRUE)

print(t_test_result)

 

• t-값: 6.678
• 자유도(df): 9
• 유의확률 p-값: 0.00009079

유의수준($\alpha$)를 0.01이라 해도 p-값이 매우 낮기 때문에, 약물 투여 전과 후의 혈압 평균에 유의미한 차이가 있다고 결론지을 수 있습니다.즉, $\alpha>p-value$ 이므로 대립가설을 채택합니다. 따라서 약물이 혈압을 낮추는 데 효과가 있다고 판단할 수 있습니다.

 

함께 보면 좋은 글

 

[R] 벡터 다루기(입출력)

 

[R] 벡터 다루기(내장함수와 연산)

 

R 데이터 타입 소개(종류, 타입확인)