思いつきでt検定をしてみた。

t.test(s$weight~s$sex)

これは、sというデータの中で体重が性別ごとに異なるかt検定をやりなさいというコマンド(だと思う)。

でたでた。なんかいろいろ出てますがな。蕁麻疹が。

Welch Two Sample t-test

多分ウェルチを使った2つの標本のt検定を行ったという感じ。

data: s$weight by s$sex

データはsの体重を性別で。

t = 3.7311, df = 18.305, p-value = 0.001493

自由度(df) P値は(p-value)

alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:

くーーー蕁麻疹。

yahoo翻訳したれ。

対立仮説: 手段の真の違いは0 95パーセントの信頼区間と等しくはありません:

???

8.21321 29.32525
sample estimates:

mean in group 0 mean in group 1
69.69231 50.92308

ここら辺は気にせずに行こう。
なんか、5%水準で有意ということでいいっぽい気がするが。。。

ちょっと本(青木先生のヤツ)をごそごそ。
いろいろ載ってんなあ。まだまだぜんぜん理解できん。

どうやらRではウェルチがデフォルトらしい。
ウェルチは、等分散を想定しない場合の検定。

もし、等分散を想定して検定するならば

var.equal=TRUEを追加するらしい。

ということでやってみた。

OK!! できましてん。
じっくりもぞもぞですな。

今回の疑問
1 5%水準じゃない場合(1%とか10%)を出力できないか?
（追加編集）
daihikoさんからのコメントで解決。
対立仮説: 平均値の真の差異は、0と等しくない
95%信頼区間

という意味。「差異は、0と等しくない」ってことは、差があるってことだよね。
それに対して、帰無仮説は「差異は、0と等しい」。

有意水準はp-valueのところを見ればいい。ここが.05未満だったら5%水準、
.01未満だったら1%水準、というように見る。

そもそもの和訳が間違っていたということらしい。
今回のデータでは，ｐ値が0.001493なので1%水準でも有意ということ。

そっかもっともっと統計のことを本質的に勉強しないと。
2 等分散かどうかの検定(ExcelでいうF検定)はどうするの