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--- t-test [2022/04/24 18:51] – [예 1] hkimscil
+++ t-test [2022/04/24 19:02] – [예 2] hkimscil
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 # 이들이 평가한 네이버의 UI 점수는 76점이고
 # 이들이 시간을 두고 평가한 새로운 네이버의 UI는 80점이라고 하고.
-#
+# 이 차이가 UI가 향상했다는 증거로 삼을 수 있는지 검증하고자 한다.
-t1 <- rnorm(n,
+n <- 36
+rnorm2 <- function(n,mean,sd) { mean+sd*scale(rnorm(n)) }
+set.seed(101)
+time1 <- rnorm2(n, 76, 5)
+time2 <- rnorm2(n, 80, 5)
+time1
+time2
+# 위에서 t1과 t2는 동일한 집단 (샘플)
+# 샘플의 평균이 다를 뿐
+time.diff <- time2 - time1
+mean.diff <- mean(time.diff)
+se.diff <- sd(time.diff)/sqrt(n)
+t.calc <- mean.diff/se.diff
+mean.diff
+se.diff
+t.calc
+# 위의 t calculated value를 t distribution table의 t값과 비교 (t critical value)
+# t.crit 값은 qt를 이용해서 구함
+t.crit <- qt(.975, 35) # n-1 = 35
+t.crit
+t.calc > t.crit
+# 위의 값이 true이므로 t2와 t1 간의 차이가 충분히 크다고 판단하여
+# naver의 UI 점수가 t2에서 좋아졌다고 검증한다.
 </code>
 ===== 가설테스트, 예 =====
 위의 감자의 QC의 예를 연구가설을 테스트하는 형식으로 익혀 두는 방법.