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rでt検定

文書の過去の版を表示しています。


Rでt検定

独立した2群間の連続変数の平均値を比較する方法

1.t検定

2.Welch検定

3.Mann-Whitney U検定

2群間に対応がある場合(インスリン導入前後のHbA1cの値など)は、「対応のあるt検定」へ。

1.どのような場合にt検定を用いることができるのか?

2群が独立しており、

(1)各群のデータが正規分布に従う ⇒ 両群の分散が等しければ、t検定。分散が等しくなければ、Welch検定を用いる。

(2)各群のデータが正規分布に従わない、あるいは順序変数 ⇒ Mann-Whitney U検定

2.各群が正規分布に従うかどうかの判定”Kolmogorov-Smirnov検定(ks.test()関数)”

3.正規分布に従う2群の分散が等しいかどうかの判定”F検定(var.test()関数)”

標本の分散が帰無仮説に従うかどうかを検定

F 検定

2018.01.12

https://stats.biopapyrus.jp/stats/f-test.html

memo

ks.test()関数を用いるときは、下記コードでは、y1[“sBP_00pre”]ではエラーになる。正しくは、y1$sBP_00preのように記載する。データフレームとリストの違い?

y1 <- subset(x2, Hb_Improve=="TRUE")
y1 <- y1$sBP_00pre
ks.test(x=y1,y="pnorm",mean=mean(y1),sd=sd(y1))

参考リンク

参考文献

EZRで行う場合は、下の本のp92以降が非常に分かりやすいです。

rでt検定.1517665038.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)