R - [ 실습: 수면제 효과도 분석 ]: sleep 데이터 활용

# 최면성 약물을 10명의 환자에게 투여했을 때 수면 시간의 증가를 기록한 데이터

# Extra : 수면시간 증가량 

# Group : 그룹 ID 

# ID : 환자 ID 

 

Q1. 두개의 수면제는 다른 효과를 나타내는가? 

sleep2 = sleep[, -3]
sleep2
tapply(sleep2$extra, sleep2$group, mean)
# tapply : 그룹에 따라 평균 구하도록 함

var.test(extra~group, sleep2)

분산이 같은가?

>> p-value가 0.05보다 크기 때문에 귀무가설을 채택한다.

[ 분산이 같다. ]

 

** 데이터의 개수가 30개를 넘기 때문에 정규성 검증은 진행하지 않고 바로 t-test를 수행한다.

t.test(extra~group, sleep2, paired=FALSE, var.equal=TRUE)

>> p-valuerk 0.05보다 크기 때문에 귀무가설을 채택한다.

H0(귀무가설) : 평균에 유의한 차이가 없다. 

H1(대립가설) : 평균에 유의한 차이가 있다.

[ 평균 수면 시간 증가량에 차이가 없다. ]

 

 

Q2. 개인별로 볼 때 서로 다른 약물의 수면 시간 증가폭은 다르다고 할 수 있는가? 어느것이 더 많은 수면 시간 증가를 가져오는가? 

with(sleep, t.test(extra[group==1], extra[group==2], paired=TRUE))

>> p-value가 0.05보다 작기 때문에 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택한다.

[ 두 수면제의 수면 증가 정도가 다르다. ]

95%의 신뢰구간에서는 -2.45 ~ -0.7 사이에 값이 존재할 것이다.

 

** mean of the differences가 음수이기 때문에 group2의 평균이 더 높음을 알 수 있다. (group1-group2)