대응 표본 t-검정
영상에서 보셨듯이, 대응 표본 t-검정은 일반 t-검정보다 더 강력할 수 있습니다. 이번 연습에서는 이를 보여 주는 예제를 다룹니다. 첫 단계에서는 데이터를 시뮬레이션합니다. 비슷한 데이터는 예를 들어 약물 치료 전후의 체중, 혹은 광고 시청 전후의 고객 지출액에서 나올 수 있습니다.
시뮬레이션된 데이터는 데이터의 특성을 알고, 모델이 기대대로 동작하는지 확인할 수 있게 해 줍니다. R에는 정규분포를 포함해 많은 분포가 내장되어 있습니다. 여기서는 시뮬레이션 데이터의 분산이 같지 않도록(즉, 표준편차가 서로 다르게) 만들겠습니다. 두 번째 단계에서는 대응 표본 t-검정과 일반 t-검정을 모두 사용해 데이터를 분석합니다. 마지막으로, 대응 표본 t-검정 결과에 대해 질문을 드립니다.
첫 단계의 일부로, R의 난수 생성기에 "seed를 설정"합니다. 이렇게 하면 코드를 실행할 때마다 같은 난수가 생성되어, DataCamp의 채점이 정확하게 이루어집니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 계층 및 혼합 효과 모형
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Set the seed to be 345659
set.seed(___)
# Model 10 individuals
n_ind <- ___
# simulate before with mean of 0 and sd of 0.5
before <- rnorm(n = n_ind, mean = ___, sd = ___)
# simulate after with mean effect of 4.5 and standard devation of 5
after <- ___ + rnorm(n = n_ind, mean = ___, sd = ___)