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1.식물의 성장 데이터를 포함하고 있는 R 내장 데이터 PlantGrowth를 불러옵니다.(비교 1: 그룹 ctrl과 trt1 간의 식물 성장률 (weight)의 평균차이가 존재하는지를 유의수준 5%로 검정하시오. 비교 2: 그룹 ctrl과 trt2 간의 식물 성장률 (weight)의 평균차이가 존재하는지를 유의수준 5%로 검정하시오.)

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
library(tidyverse)

## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr     1.1.4     ✔ readr     2.1.5
## ✔ forcats   1.0.0     ✔ stringr   1.5.1
## ✔ ggplot2   3.5.2     ✔ tibble    3.2.1
## ✔ lubridate 1.9.4     ✔ tidyr     1.3.1
## ✔ purrr     1.0.4     
## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag()    masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errors

library(rstatix)

## 
## Attaching package: 'rstatix'
## 
## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter

library(stringr)
dat<-PlantGrowth

#비교1:ctrl vs trt1
com1 <- dat %>% 
  filter(group%in% c("ctrl", "trt1")) %>%
  mutate(group=as.factor(group))

  #등분산성 검정  
  levene_test1<-com1%>%levene_test(weight ~ group)

  #독립표본 t-test 

  t_test1<-com1%>%t_test(weight~group,var.equal=TRUE)    

print(levene_test1)

## # A tibble: 1 × 4
##     df1   df2 statistic     p
##   <int> <int>     <dbl> <dbl>
## 1     1    18     0.620 0.441

print(t_test1)

## # A tibble: 1 × 8
##   .y.    group1 group2    n1    n2 statistic    df     p
## * <chr>  <chr>  <chr>  <int> <int>     <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 weight ctrl   trt1      10    10      1.19    18 0.249

#위의 결과에서 p-value가 0.249>0.05 이므로 평균차이가 통계적으로 유의하지 않음

##2.o 내장 데이터 sleep를 사용합니다.?sleep으로 데이터 특성을 알아봅니다.데이터 구조 및 요약을 확인합니다.총10명의 시험자를 대상으로 두 개의 수면제를 비교하는 실험을 진행하였다.시험 시작전 평균 수면시간을 측정하고 수면제 투약후 수면시간 측정하였다.수면시간의 변화 = 수면제 투약 후 수면시간 - 투약전 평균 수면시간.수면제 A와 B의 효과를 유의수준 5%로 검정하시.

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
data(sleep)
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

head(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

library(tidyverse)
library(rstatix)

sleep_wide<-sleep%>%
  pivot_wider(names_from=group,values_from = extra,names_prefix = "group")
t_result<-t_test(sleep,formula=extra~group,paired=TRUE)
print(t_result)

## # A tibble: 1 × 8
##   .y.   group1 group2    n1    n2 statistic    df       p
## * <chr> <chr>  <chr>  <int> <int>     <dbl> <dbl>   <dbl>
## 1 extra 1      2         10    10     -4.06     9 0.00283

#위의 결과에서 p-value가 0.00283<0.05 이므로 수면제 A와B의 효과에 통계적으로 유의한 차이가 있음

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2025-07-08