Primera Sección: Los Datos.

En esta primera parte generamos dos poblaciones de variables aleatorias distribuídas normalmente con valores aleatorios de media y de desviación estándar

a <- rnorm(n = 1000, 
           mean = runif(n = 1, min = 1, max = 100), 
           sd = runif(n = 1, min = 1, max = 100))
b <- rnorm(n = 1000,
           mean = runif(n = 1, min = 1, max = 100), 
           sd = runif(n = 1, min = 1, max = 100))

Y visualizamos las dos variables:

Segunda Sección: La Comparación.

En esta segunda parte, comparamos las dos distribuciones entre sí:

t.test(a, b)
## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  a and b
## t = 44.989, df = 1031.5, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  40.09208 43.74893
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  68.13089  26.21038