Función a utilizar

t.test()

Argumentos:

• x: Vector de valores que representa la primera muestra
  
• y: Vectores que representa la segunda muestra
  
• Alternative: tipo de prueba a realizar: “two.sided”, “less”, “greater”
  
• mu: valor de \(\mu_{0}\)
  
• paired: se usa para observaciones pareadas
  
• var.equal: para definir varianzas iguales o diferentes
  
• conf.level: para fijar el nivel de confianza deseado.

Ejemplo

Un ingeniero industrial en una empresa de textiles está interesado en el denier promedio (el denier es una unidad de medida de la densidad de masa lineal de las fibras textiles) de los hilos producidos por dos máquinas. Selecciona dos muestras aleatorias de ambas máquinas de manera independiente. ¿Los datos sugieren que las medias de ambas máquinas difieren?

muestra_1 <- c(9.17,11.39,12.85,10.99,5.16,6.34,6.37,10.46,6.64,14.30,8.42,13.70,7.33,8.91,9.45)
muestra_2 <- c(18.86,18.89,8.86,16.88,17.11,12.43,17.38,9.38,11.64,11.25,15.00,12.77)
t.test(muestra_1,muestra_2,alternative = "two.sided",mu=0,var.equal = TRUE,conf.level=0.95)

## 
##  Two Sample t-test
## 
## data:  muestra_1 and muestra_2
## t = -3.8658, df = 25, p-value = 0.0006987
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -7.314554 -2.229780
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##   9.43200  14.20417