1 양측검정, 등분산가정

2 단측검정(u1>u2), 등분산가정

3 양측검정, 등분산가정하지 않음

4 단측검정(u1>u2), 등분산가정하지 않음

5 대응표본(예: 튜닝 전/후)

x <- c(15,10,13,7,9,8,21,9,14,8)
y <- c(15,14,12,8,14,7,16,10,15,12)
t.test(x,y,alt="two.sided", var.equal=TRUE) #양측검정, 등분산가정

        Two Sample t-test

data:  x and y 
t = -0.5331, df = 18, p-value = 0.6005
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 
95 percent confidence interval:
 -4.446765  2.646765 
sample estimates:
mean of x mean of y 
     11.4      12.3 

• 가설
  
  • 귀무가설: 두 집단간에 평균의 차이가 없다.
    
  • 대립가설: 두 집단간에 평균의 차이가 있다.
    
• p-value가 0.6005로 유의수준 0.05보다 크므로 대립가설은 뻑. 즉, 귀무가설 지지.
  
  

x <- c(15,10,13,7,9,8,21,9,14,8)
y <- c(15,14,12,8,14,7,16,10,15,12)
t.test(x,y,alt="less", var.equal=TRUE) #단측검정(u1>u2), 등분산가정

        Two Sample t-test

data:  x and y 
t = -0.5331, df = 18, p-value = 0.3002
alternative hypothesis: true difference in means is less than 0 
95 percent confidence interval:
     -Inf 2.027436 
sample estimates:
mean of x mean of y 
     11.4      12.3 

• 가설
  
  • 귀무가설: 두 집단간에 평균의 차이가 없다.
    
  • 대립가설: 두 집단간에 평균의 차이가 있다.(u1>u2)
    
• p-value가 0.3002로 유의수준 0.05보다 크므로 대립가설은 뻑. 즉, 귀무가설 지지.
  
  

x <- c(15,10,13,7,9,8,21,9,14,8)
y <- c(15,14,12,8,14,7,16,10,15,12)
t.test(x,y,alt="two.sided", var.equal=FALSE) #양측검정, 등분산가정하지 않음

   Welch Two Sample t-test

data:  x and y 
t = -0.5331, df = 16.245, p-value = 0.6012
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 
95 percent confidence interval:
 -4.474425  2.674425 
sample estimates:
mean of x mean of y 
     11.4      12.3 

• 가설
  
  • 귀무가설: 두 집단간에 평균의 차이가 없다.
    
  • 대립가설: 두 집단간에 평균의 차이가 있다.
    
• p-value가 0.6012로 유의수준 0.05보다 크므로 대립가설은 뻑. 즉, 귀무가설 지지.
  
  

x <- c(15,10,13,7,9,8,21,9,14,8)
y <- c(15,14,12,8,14,7,16,10,15,12)
t.test(x,y,alt="less", var.equal=FALSE) #단측검정(u1>u2), 등분산가정하지 않음

        Welch Two Sample t-test

data:  x and y 
t = -0.5331, df = 16.245, p-value = 0.3006
alternative hypothesis: true difference in means is less than 0 
95 percent confidence interval:
     -Inf 2.044664 
sample estimates:
mean of x mean of y 
     11.4      12.3 

• 가설
  
  • 귀무가설: 두 집단간에 평균의 차이가 없다.
    
  • 대립가설: 두 집단간에 평균의 차이가 있다.(u1>u2)
    
• p-value가 0.3006로 유의수준 0.05보다 크므로 대립가설은 뻑. 즉, 귀무가설 지지.
  
  

x <- c(15,10,13,7,9,8,21,9,14,8)
y <- c(15,14,12,8,14,7,16,10,15,12)
t.test(x,y,paired=TRUE) #대응표본(예: 튜닝 전/후)

        Paired t-test

data:  x and y 
t = -0.9612, df = 9, p-value = 0.3616
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 
95 percent confidence interval:
 -3.018069  1.218069 
sample estimates:
mean of the differences 
                   -0.9 

• 가설
  
  • 귀무가설: 두 집단간에 평균의 차이가 없다.
    
  • 대립가설: 두 집단간에 평균의 차이가 있다.
    
• p-value가 0.3616로 유의수준 0.05보다 크므로 대립가설은 뻑. 즉, 귀무가설 지지.