Kiểm định t hai mẫu
Kiểm định t hai mẫu được dùng để kiểm tra liệu trung bình của hai quần thể có bằng nhau hay không.
Ví dụ về các phân tích định lượng tác động của một yếu tố gồm kiểm tra một loại thuốc trên bệnh nhân hoặc một chiến dịch marketing lên nhu cầu.
Hãy nhớ rằng cần thỏa một vài giả định để thực hiện kiểm định t hai mẫu:
- Lấy mẫu ngẫu nhiên
- Các quan sát độc lập
- Dữ liệu cơ bản phân phối chuẩn
- Phương sai đồng nhất
Hai giả định đầu cần được đảm bảo ở giai đoạn thiết kế thí nghiệm. Hai giả định sau có thể được kiểm tra lần lượt bằng kiểm định Shapiro–Wilk và kiểm định Bartlett.
Một công ty đã cung cấp cho bạn data frame df. Cột sample cho biết mẫu, và cột value chứa dữ liệu số. Gói dplyr đã có sẵn trong môi trường của bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Luyện tập câu hỏi phỏng vấn Thống kê với R
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Return the first part of df
head(___)
# Test normality of sample 1
sample1 <- df %>% filter(sample == ___) %>% select(value) %>% pull()
shapiro.test(___)
# Test normality of sample 2
sample2 <- df %>% filter(sample == 2) %>% select(___) %>% pull()
shapiro.test(___)