data <- read.csv("testdata/two_sample.csv", header=T)
head(data)
summary(data)
#전처
result <-subset(data, !is.na(score), c(method, score))
head(result)
length(result$score)
#두집단(교육방법)으로 분리
a <-subset(result, method==1)
b <-subset(result, method==2)
a; length(a$method);
b; length(b$method);
a1 <- a$score
b1 <- b$score
a1; b1;
mean(a1)
mean(b1)
shapiro.test(a1) #정규성 확인
shapiro.test(b1) #정규성 확인
#동질성 검정
var.test(a1, b1) #p-value : 0.3002 > 0.05 두집단은 동질
# 두집단 평균차이 검정
# 양측검정
t.test(a1, b1) #p-value(0.0411) < 0.05 대립가설 채택
t.test(a1,b1, var.equal =T)
#교육방법(두 집단)에 따른 실시기험 평균에 차이가 있다.
#단측 검정
t.test(a1,b1, alternative ="greater", conf.level = 0.95)
#p-value 0.9794 > 0.05 로 a1이 b1보다 크지 않다.
t.test(a1,b1, alternative ="less", conf.level = 0.95)
#p-value 0.2055 < 0.05로 a1이 b1보다 작다
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