2011/01/12 (Wed) Rでｔ検定は遠回りしなくていいとおもう

昔のデータを掘り返してて、その当時Rでｔ検定するやりかたがわからんくて、ネットで検索したら上位に出る某先生のコードを使ってたこと思い出した。
んが、Rの勉強会のノート読み返したら、ちゃんと関数あるんだよねー。
それぞれ変数つくって（仮にxとyとする）データいれて、

x <- (データ１, データ２, ...)  #こうやってデータいれるのがきほんのかたち
y <- (データ１, データ２, ...)
t.test(x, y)

ってすればいいだけ。
まあもちろん自分でちゃんと関数作るほうが勉強になるわけですけど。

対応のある場合は

t.test(x, y, paired =T)

ってすればいいだけ。

差分の検定がしたかったら（例えばチャンスレベルが0.25で、有意にチャンスレベルよりもパフォーマンスが高いかを見たいとか）、差分をしまう変数をつくって（例えばdとする）

d <- x - 0.25
t.test(d)

でいい。


いちいち自前で関数作るのは統計の勉強にはいいけど、忙しいときにはプリセットの関数つかいたいよねー。
だからこれでいいと思う。
少なくともエクセルのｔ検定よかだいぶまし。

なんだRそこまで怖くないかも。