# 세집단 평균차이 검정
#<실습> 3가지 교육방법을 적용하여 1개월동안 교육받은 교육생 세 집단간 실기 시험의 평균에 차이가 있는지 검정한다.
# 귀무 : 세집단간 실기시험 평균차이 X
# 대립 : 세집단간 실기시험 평균차이 ㅇ

data <- read.csv("testdata/three_sample.csv")
head(data)
plot(data$score)
boxplot(data$score)
mean(data$score)

#데이터 정제
length(data$score)
data2 <-subset(data, score <=14)
length(data2$score)
table(data2$method)

data2$method[data2$method1 ==1] <- "방법1"
data2$method[data2$method2 ==2] <- "방법2"
data2$method[data2$method3 ==3] <- "방법3"
table(data2$method2)

x <- table(data2$method2)
y <- tapply(data2$score, data2$method2, mean)
y

df <- data.frame(교육방법=x, 성적=y)
df

#정규성 검정
shapiro.test(data2$score) #p-value 0.1897 정규분포를 따름

#동질성 검정 : 세 집단의 등분산 검정
bartlett.test(score ~ method2, data = data2)
#p-value(0.1905 > 0.05)

install.packages("car")
library(car)
densityPlot(score ~ method2, data = data2)