Box plot을 통해서 두 그룹의 분산이 서로 동일하지 않음을 알 수 있었습니다. 분산이 동일하다고 지정하지 않는 이상, R에서 t-Test는 분산이 같지 않다고 가정합니다.
아래의 R-command를 실행하여 HSAUR2 package에 있는 ‘roomwidth’ 데이터를 불러옵니다.
data(“roomwidth”, package = “HSAUR2”)
두 개의 변수인 unit과 width 의 데이터를 포함하고 있음을 알 수 있습니다.
미터와 피트는 서로 단위가 다르기 때문에, 다음과 같이 새로운 convert라는 변수를 ‘ifelse’ 함수를 이용하여 만듭니다. 즉, roomwidth의 단위가 피트이면 1을 곱하고, 그렇지 않으면 3.28을 곱합니다.
convert <- ifelse(roomwidth$unit == “feet”, 1, 3.28)
다음의 R-command를 실행하여 Welch t-test를 수행합니다.
t.test(I(width * convert) ~ unit, data = roomwidth,var.equal = FALSE) # Welch t-test command
다음과 같은 결과가 출력되는 것을 확인할 수 있습니다.
• 결과 output
• Welch Two Sample t-test
• data: I(width * convert) by unit
• t = -2.3071, df = 58.788, p-value = 0.02459
• alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
• 95 percent confidence interval:
• -16.54308 -1.17471
• sample estimates:
• mean in group feet mean in group metres
• 43.69565 52.55455
위의 결과를 통하여, 가설검증 결과는 다음과 같이 요약할 수 있습니다.
“미터 단위로 추정하게 한 그룹과 피트 단위로 추정하게 한 그룹 간의 교실 넓이 추정값에 차이가 존재하는가를 조사하기 위하여 Welch t-test를 실시하였다. 그 결과, 피트로 추정한 그룹의 평균은 43.69 이며, 미터로 추정한 그룹의 평균은 52.55이다. 두 가지 평균의 차이는 통계적으로 유의하였다 (t(58.78)=-2.30, p < .05, 95% CI: -16.54, -1.17)”
