[R] z-test (z-검정)

1. 데이터 불러오기 (샘플 사이즈=30)(대표본)

rawN30 <- read.csv("htest03.csv", header = TRUE) 

 

2. 집단 나누기

groupA3 <- rawN30[rawN30$group=='A', 1:2] 
groupB3 <- rawN30[rawN30$group=='B', 1:2] 

 

3. 각 집단의 평균 구해서 비교하기

mean(groupA3[,2])  # 179.9
mean(groupB3[,2])  # 181.65

 

4. Z-test

※ R에서는 Z-test 함수를 제공하지 않는다.

 

귀무가설: 그룹A, 그룹B 간 평균 키 차이가 없다.
대립가설: 그룹B의 평균 키가 그룹 A의 평균 키보다 크다.

z.test(groupA3[,2], groupB3[,2])

→ p-value = 0.04866272 이므로, 대립가설을 채택한다.

 

 

 

추가) 만약 T-test 를 사용한다면?

 

1. 분산 동질성 검정

귀무가설: 두 집단 간 분산이 동일하다.
대립가설: 두 집단 간 분산이 다르다.

var.test(groupA3[,2], groupB3[,2]) 

 

→ p-value = 0.09465 이므로, 귀무가설을 채택한다.

 

 

2.  T-test

귀무가설: 그룹A, 그룹B 간 평균 키 차이가 없다.
대립가설: 그룹B의 평균 키가 그룹 A의 평균 키보다 크다.

t.test(groupA3[,2], groupB3[,2], alternative = "less", var.equal = TRUE, conf.level = 0.95)

 

→ p-value = 0.05136 이므로, 귀무가설을 채택한다.