일표본 t-검정은 모집단의 평균과 표본의 평균은 동일하지 않다는 대립가설을 바탕으로 수행된다.
t-검정을 하기 위해서는 "t-검정을 하는 변수는 정규분포를 따른다." 는 가정사항을 만족해야 하는데,
지난번 포스팅에서 정규성 검증을 완료했으므로 동일하게 미국 여성들의 몸무게로 검정을 해보기로 한다.
여기서 t값은 student's t-distribution 라고 하며
표본의 평균이 모집단의 평균과 얼마나 멀리 떨어져 있는지 계산하는 값이고,
만약 t값이 크다면, 표본의 평균과 모집단의 평균 사이의 거리가 멀다는 것을 의미, 귀무가설을 기각할 근거가 된다.
미국 여성들의 몸무게로 일표본 t검정을 해보도록 하자!
일표본 t검정(One sample t-test)
# t.test(data$variable,
# mu = ,
# alternative = )
# mu : 귀무가설이 참일 때 모평균
# alternative : 대립가설을 지정함
# "greater" -> 샘플이 주어진 모집단 평균보다 크다
# "less" -> 샘플이 주어진 평균보다 작다
# "two.sided"(default) -> 샘플이 주어진 평균과 다르다
귀무가설 : 모집단 평균(μ)이 가설 평균(µ0)과 같다.
대립 가설 : 모집단 평균(μ)이 가설 평균(µ0)과 다르다.
t.test(women$weight,
mu = 130,
alternative = "greater") 
일표본 t검정 (One sample t-test)의 결론
-> 유의확률(p-value)이 0.057이므로 유의수준 0.05으로
미국 여성들의 몸무게는 통계적으로 유의한 변화는 없는 것으로 나타난다. (귀무가설 채택)
※ 참고블로그 : https://mansoostat.tistory.com/13, http://mysas.co.kr/SAS_tiptech/c_base.asp?B_NO=7453&gotopage=1&cmd=content, https://sosal.kr/843
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