이번 숙제에 R을 사용해 보기 위해서 계속 공부중이다. Odds ratio 를 구하는 함수는 없는 것 같지만 계속 찾아볼 예정이고 평균치 비교는 비교적 쉽게 찾을 수 있었다. 이건 비통계전공자의 전투족에 해당하는 내용이다. :)
기본적으로 함수는 t.test 이다. 간단하다. 그래서 어렵다. 아파트나 자동차와 마찬가지로 옵션을 넣어주어야 한다.
사용하는 기본 옵션은 다음과 같다.
var.equal = T(RUE) or F(ALSE); 두 집단이 등분산이면 TRUE를 아니면 FALSE를 선택한다.
기본적으로 함수는 t.test 이다. 간단하다. 그래서 어렵다. 아파트나 자동차와 마찬가지로 옵션을 넣어주어야 한다.
사용하는 기본 옵션은 다음과 같다.
var.equal = T(RUE) or F(ALSE); 두 집단이 등분산이면 TRUE를 아니면 FALSE를 선택한다.
등분산 여부는 사전에 var.test를 사용해서 확인한다.
paired = T(RUE) or F(ALSE); 두 집단이 짝을 이루면 TRUE, 아니면 FALSE 이다.
conf.level = 0.95 ; 입력을 안하면 기본적으로 0.95이다.
예시)
t.test(subset(gumjin.raw, sex=="1")[,3], subset(gumjin.raw, sex=="2")[,3],
paired=FALSE, var.equal=TRUE, conf.level=0.95)
설명)
기본적으로 사용한 Data는 gumjin.raw 라는 항목으로 저장되어 있다.
subset(gumjin.raw, sex=="1")[,3] : gumjin.raw 항목에서 sex 항목에 "1"이라고 선택되어진 자료들에서 3번째 열에 해당하는 자료를 불러오는 것을 말한다.
결과)
Two Sample t-test
data: subset(gumjin.raw, sex == "1")[, 3] and subset(gumjin.raw, sex == "2")[, 3]
t = -1.2357, df = 188, p-value = 0.2181
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-15.897745 3.651791
sample estimates:
mean of x mean of y
180.5364 186.6593
이렇게 결과가 나온다. :)
conf.level = 0.95 ; 입력을 안하면 기본적으로 0.95이다.
예시)
t.test(subset(gumjin.raw, sex=="1")[,3], subset(gumjin.raw, sex=="2")[,3],
paired=FALSE, var.equal=TRUE, conf.level=0.95)
설명)
기본적으로 사용한 Data는 gumjin.raw 라는 항목으로 저장되어 있다.
subset(gumjin.raw, sex=="1")[,3] : gumjin.raw 항목에서 sex 항목에 "1"이라고 선택되어진 자료들에서 3번째 열에 해당하는 자료를 불러오는 것을 말한다.
결과)
Two Sample t-test
data: subset(gumjin.raw, sex == "1")[, 3] and subset(gumjin.raw, sex == "2")[, 3]
t = -1.2357, df = 188, p-value = 0.2181
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-15.897745 3.651791
sample estimates:
mean of x mean of y
180.5364 186.6593
이렇게 결과가 나온다. :)
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