Допустим, у меня есть данные о емкости легких курильщиков и некурящих. Итак, у нас есть переменная «lungCap» с числовым значением и переменная «курение» со значениями «да» или «нет». Теперь я хочу посмотреть, больше ли вместимость некурящих, чем у курящих:
t.test(lungCap~smoking, alt="greater")
Вычисляет ли теперь тест, если "да" > "нет" или "нет" > "да"? Как это определяется? Я не смог найти его в справке по команде t.test.
При использовании независимой переменной на основе символов t.test() будет сравниваться на основе алфавитного порядка значений в независимой переменной.
Чтобы проиллюстрировать это, мы сравним мили на галлон в автомобилях с механической и автоматической коробками передач, используя набор данных автомобилей Motor Trend 1973 года.
Мы создадим символьную переменную для представления автоматического и ручного (чтобы проиллюстрировать сценарий в OP) и запустим t-тест.
Мы проверим следующие гипотезы:
Чтобы запустить тест, мы загрузим данные, создадим дополнительный столбец и выполним t.test().
data(mtcars)
mtcars$trans <- ifelse(mtcars$am == 1,"manual","automatic")
t.test(mtcars$mpg ~ mtcars$trans,alt="greater")
... и вывод:
> t.test(mtcars$mpg ~ mtcars$trans,alt="greater")
Welch Two Sample t-test
data: mtcars$mpg by mtcars$trans
t = -3.7671, df = 18.332, p-value = 0.9993
alternative hypothesis: true difference in means is greater than 0
95 percent confidence interval:
-10.57662 Inf
sample estimates:
mean in group automatic mean in group manual
17.14737 24.39231
Здесь мы видим, что t.test() выполняется автоматически > вручную, и, следовательно, p-значение равно 0,9993.
Чтобы правильно запустить тест, мы изменим его, чтобы использовать аргумент alt="less".
> t.test(mtcars$mpg ~ mtcars$trans,alt="less")
Welch Two Sample t-test
data: mtcars$mpg by mtcars$trans
t = -3.7671, df = 18.332, p-value = 0.0006868
alternative hypothesis: true difference in means is less than 0
95 percent confidence interval:
-Inf -3.913256
sample estimates:
mean in group automatic mean in group manual
17.14737 24.39231
>
Здесь мы видим сообщаемое значение p как 0,0006, что означает, что мы отвергаем нулевую гипотезу в пользу альтернативной гипотезы о том, что автомобили с автоматической коробкой передач имеют более низкий средний пробег на галлон, чем автомобили с механической коробкой передач.
mpg of manual transmission cars = mpg of automatic transmission cars
- person ; 19.03.2019
alt="less" указывает односторонний тест. В одностороннем тесте альтернативная гипотеза: мили на галлон (ручной) > мили на галлон (автоматический). Таким образом, нулевая гипотеза состоит в том, что мили на галлон (вручную) ‹ = мили на галлон (автоматически), потому что вся область отбраковки находится на одной стороне нормальной кривой. Для двустороннего теста нулевая гипотеза такова: мили на галлон (вручную) = мили на галлон (автоматически), но мы не проводили двусторонний тест. В моем ответе используется односторонний тест, потому что ОП задал вопрос, на который лучше всего ответить с помощью одностороннего t-теста, а не двустороннего теста.
- person Len Greski; 19.03.2019
t.test()распределяет значения независимой переменной какxпо сравнению сy, поэтому не очевидно, какой из них будет напечатан в левом столбце вывода (сторона x) по сравнению с правым столбцом ( сторону у). - person Len Greski schedule 15.04.2018