3.7. t-тест по гистограмме

library(ggstatsplot)

## You can cite this package as:
##      Patil, I. (2021). Visualizations with statistical details: The 'ggstatsplot' approach.
##      Journal of Open Source Software, 6(61), 3167, doi:10.21105/joss.03167

library(ggplot2)
library(ggthemes)
library(dplyr)

## 
## Присоединяю пакет: 'dplyr'

## Следующие объекты скрыты от 'package:stats':
## 
##     filter, lag

## Следующие объекты скрыты от 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union

head(ggplot2::diamonds)

## # A tibble: 6 × 10
##   carat cut       color clarity depth table price     x     y     z
##   <dbl> <ord>     <ord> <ord>   <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1  0.23 Ideal     E     SI2      61.5    55   326  3.95  3.98  2.43
## 2  0.21 Premium   E     SI1      59.8    61   326  3.89  3.84  2.31
## 3  0.23 Good      E     VS1      56.9    65   327  4.05  4.07  2.31
## 4  0.29 Premium   I     VS2      62.4    58   334  4.2   4.23  2.63
## 5  0.31 Good      J     SI2      63.3    58   335  4.34  4.35  2.75
## 6  0.24 Very Good J     VVS2     62.8    57   336  3.94  3.96  2.48

diamonds1 <- ggplot2::diamonds %>% filter(cut %in% c("Fair", "Good"))

ggstatsplot::grouped_gghistostats(
  data       = diamonds1,
  x          = depth,
  test.value = 60,
  binwidth   = 1, 
  grouping.var = cut, 
  normal.curve = TRUE, 
  normal.curve.args = list(color = "darkblue", size = 1), 
  fill.gradient = TRUE,
  bar.fill = "lightblue")