アメリカ人の平均通勤時間
2005年以降、米国国勢調査局は毎年約350万世帯を対象に、The American Community Survey（ACS）を実施しています。ACSで収集されたデータは、政府や政策判断において重要な役割を果たし、毎年の連邦・州予算の配分を決定するのに活用されています。2012年のACSデータは acs12 データセットとして利用できます。
t.test() に1つの引数だけを与えると、その入力の母平均が0と異なるかどうかを検定します。つまり、帰無仮説は $H_0: \mu_{diff} = 0$、対立仮説は \(H_A: \mu_{diff} \ne 0\) です。同時に95%信頼区間も出力します。
この演習はコースの一部です
R による数値データの推測
演習の手順
acs12データセットから、雇用状況が"employed"の個人だけを抽出してacs12_empとして保存します。- t検定を使って、アメリカ人の平均通勤時間の95%信頼区間を作成します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Filter for employed respondents
acs12_emp <- acs12 %>%
___
# Construct 95% CI for avg time_to_work
t.test(___)