A6-2

귀무가설(H0): 두 수면제 A와 B의 효과는 같다. 대립가설(H1): 두 수면제 A와 B의 효과는 다르다.

library(dplyr)

## 
## 다음의 패키지를 부착합니다: 'dplyr'

## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

?sleep으로 데이터 특성을 알아봅니다.

?sleep

## httpd 도움말 서버를 시작합니다 ... 완료

데이터 구조 및 요약을 확인합니다.

data(sleep)
str(sleep)

## 'data.frame':    20 obs. of  3 variables:
##  $ extra: num  0.7 -1.6 -0.2 -1.2 -0.1 3.4 3.7 0.8 0 2 ...
##  $ group: Factor w/ 2 levels "1","2": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ ID   : Factor w/ 10 levels "1","2","3","4",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...

summary(sleep)

##      extra        group        ID   
##  Min.   :-1.600   1:10   1      :2  
##  1st Qu.:-0.025   2:10   2      :2  
##  Median : 0.950          3      :2  
##  Mean   : 1.540          4      :2  
##  3rd Qu.: 3.400          5      :2  
##  Max.   : 5.500          6      :2  
##                          (Other):8

수면시간의 변화

sleep_changes <- sleep %>%
  group_by(group) %>%
  summarise(mean_change = mean(extra), .groups = 'drop')

print(sleep_changes)

## # A tibble: 2 × 2
##   group mean_change
##   <fct>       <dbl>
## 1 1            0.75
## 2 2            2.33

수면제 A와 B의 효과를 유의수준 5%로 검정하시오

t_test_result <- t.test(extra ~ group, data = sleep)

t_test_result

## 
##  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 between group 1 and group 2 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

결과: p-value < 0.05이므로 귀무가설을 기각한다. 즉, 두 수면제의 효과는 다르다고 판단된다.