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等分散の検定

データが等分散かどうか、F test で検証。

var.test(グループ1, グループ2)

 

var.test(Tg$NFT, WT$NFT)

アウトプットは下記↓

output
F test to compare two variances

data: Tg$NFT and WT$NFT
F = 4.3765, num df = 5, denom df = 5, p-value = 0.131
alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1
95 percent confidence interval:
0.6124027 31.2758803
sample estimates:
ratio of variances
4.376464

で、等分散である事が確認された。

t検定

t.test(Score~Group, var.equal=TRUE)     # 等分散を仮定した t 検定
t.test(Score~Group, var.equal=FALSE)    # 等分散を仮定しない t 検定 (t.test(Score~Group) で t 検定をすると Welch の検定になる)

対応のない t 検定

対応のないt検定は、

t.test(グループ1, グループ2, paired = FALSE)

とするか、データフレーム内で

t.test(データ$従属変数の列名~データ$独立変数の列名, paired = FALSE)

とする。

  • 独立変数:被験者を分ける条件や原因となる変数(実験群と統制群、男女など)
  • 従属変数:独立変数の条件をもとに集めたデータを扱った変数(テスト得点、テレビ視聴時間など)

 

t.test(NFT_Pd_Ipsi_Hipp$NFT, NFT_WT_Ipsi_Hipp$NFT, var.equal=TRUE)

アウトプットは下記↓

output	Two Sample t-test

data:  Tg$NFT and WT$NFT
t = 1.1848, df = 10, p-value = 0.2635
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -0.1827674  0.5978315
sample estimates:
mean of x mean of y 
0.4450034 0.2374714 

で、有意差なしとゆー事が確認された。

対応のある t 検定

対応のある t 検定は、

t.test(1回目の結果, 1回目の結果, paired = TRUE)

とするか、データフレーム内で

t.test(データ$従属変数の列名~データ$独立変数の列名, paired = TRUE)

とする。

 

  • 独立変数:被験者を分ける条件や原因となる変数(実験群: 1回目と2回めなど)
  • 従属変数:独立変数の条件をもとに集めたデータを扱った変数(実験結果)
t.test(First, Second, paired=TRUE)       # paired=TRUEで繰り返しありの指
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