R 통계분석, 시각화

R 기초 Tip 1. 디렉토리(작업공간) 설정 및 확인 1-1 작업공간 확인 > getwd()                            #함수 [1] "C:/Users/ysjjh/Documents" #결과 1-2 작업공간 설정 > setwd("C:/Users/ysjjh/Desktop")  #함수 > setwd() 함수 적용 후  getwd()를 통해서 제대로 변경 되었는지 확인. #결과 ※ 주의할 점 1. R에서 주소를 적어줄 때에는 "/" 하나로 구분해 주어야 한다. > "C:/Users/ysjjh/Documents" 2. "\"(역슬래쉬)로 구분해줄 때에는 "\\"를 통해서 구분해 주어야 한다. > "C:\\Users\\ysjjh\\Documents" 3. 아래 사진과 같이 보통 파일탐색기에서 주소를 간편하게 긁어 오는데 "\" 하나로 되어 있는 것을 알 수 있다 그래서 저렇게 복사해 올때는 "\"를 하나 더 붙여주어야 한다. 클릭하면 확대. 2. R 도움말 얻는 함수 2-1 help.start() > help.start() #함수 > 다음과 같은 메뉴얼이 등장한다. 2-2 help.search()와  ??은 동일. > help.search("table") #함수  #"table"은 예시. > "table"이 포함된 메뉴얼을 찾아준다. ※ ??table 과 같이 "??"도 동일한 기능이다. 2-3 example(save) #예제보기 > example(save) #save함수에 관한 예제를 찾아준다. ※ ()안에 ""를 사용하지 않은 이유는 "example&

t-test의 유형 t-test는 비교의 대상이 되는 두개의 그룹이 무엇인지에 따라 크게 세가지 유형으로 구분할 수 있습니다. A. 독립 표본 t-test: 서로 다른 두개의 그룹 간의 평균 비교 (예: 남자와 여자 간 소득의 차이 비교) B. 대응 표본 t-test : 하나의 집단에 대한 비교 (예: 과외를 하기 전과 후의 반 학생들의 성적 변화) C. 단일 표본 t-test : 특정 집단의 평균이 어떤 숫자와 같은지 다른지를 비교 t-test의 가정확인. 1.두개의 집단에 대한 t-test를 실시하기 위해서는 등분산성, 정규성이 만족되어야 합니다. 2.정규성의 경우 일반적으로 관측 갯수가 30개 이상일때 만족한다고 판단할 수 있습니다. 3. 등분산성을 확인하기 위해서는 var.test라는 함수를 사용하면 됩니다. 3-1 등분산성 확인 코드 a = c ( 175 , 168 , 168 , 190 , 156 , 181 , 182 , 175 , 174 , 179 ) b = c ( 185 , 169 , 173 , 173 , 188 , 186 , 175 , 174 , 179 , 180 ) var . test ( a , b ) F test to compare two variances data : a and b F = 2.1028 , num df = 9 , denom df = 9 , p - value = 0.2834 alternative hypothesis : true ratio of variances is not equal to 1 95 percent confidence interval : 0.5223017 8.4657950 sample estimates : ratio of variances 2.102784 >p-value가 0.05보다 작은 경우 두 집단의 분산은 유의미하게 다르다고