説明
ベクトル型データを対象として１標本あるいは２標本のt検定を行う。
使用法（通常）
t.test(平均を比較したい変数 ~ グループ化変数, data = データフレーム)
引数
| formula | 左辺 ~ 右辺という形式で記述される式。左辺は検定の対象となるデータ（数値型変数）、右辺は各データが対応するグループを示す水準数２の要因 |
| data | 行列あるいはデータフレーム（formulaに記述された変数を含む）。デフォルトとではは変数は environment(formula)から取り出される。 |
| var.equal | 論理値。２変数の分散を等しいとみなすかどうかを指定する。TRUEの場合、文s何の推定にはプールされた分散が使用される。FALSEの場合、自由度に関するWelch（あるいはSatterthwaite)の近似法が使用される。デフォルトはFALSE。 |
使用例
組み込みデータセット sleepを使ってt検定を行う。
> sleep
extra group ID
1 0.7 1 1
2 -1.6 1 2
3 -0.2 1 3
4 -1.2 1 4
5 -0.1 1 5
6 3.4 1 6
7 3.7 1 7
8 0.8 1 8
9 0.0 1 9
10 2.0 1 10
11 1.9 2 1
12 0.8 2 2
13 1.1 2 3
14 0.1 2 4
15 -0.1 2 5
16 4.4 2 6
17 5.5 2 7
18 1.6 2 8
19 4.6 2 9
20 3.4 2 10
# var.equal引数のデフォルトはFALSE
> t.test(extra ~ group, data=sleep)
Welch Two Sample t-test
data: extra by group
t = -1.8608, df = 17.776, p-value = 0.07939
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-3.3654832 0.2054832
sample estimates:
mean in group 1 mean in group 2
0.75 2.33
> t.test(extra ~ group, data=sleep,var.equal=F)
Welch Two Sample t-test
data: extra by group
t = -1.8608, df = 17.776, p-value = 0.07939
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-3.3654832 0.2054832
sample estimates:
mean in group 1 mean in group 2
0.75 2.33
> t.test(extra ~ group, data=sleep,var.equal=T)
Two Sample t-test
data: extra by group
t = -1.8608, df = 18, p-value = 0.07919
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-3.363874 0.203874
sample estimates:
mean in group 1 mean in group 2
0.75 2.33
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