t-test के साथ औसतों की तुलना

R में संख्यात्मक डेटा के लिए Inference

Mine Cetinkaya-Rundel

Associate Professor of the Practice, Duke University

भुगतान का (और) मानक माप

वार्षिक औसत income की जगह, औसत hrly_rate की तुलना करें:

मान लें कि एक साल में 52 हफ्ते होते हैं
hrly_rate = income / (hrs_work * 52)

शोध प्रश्न और परिकल्पनाएँ

क्या डेटा यह ठोस सबूत देते हैं कि US में नागरिकों और गैर-नागरिकों की औसत प्रति घंटा दर में अंतर है?

मान लें $\mu = $ औसत प्रति घंटा भुगतान

$H_0: \mu_{citizen} = \mu_{non-citizen}$

$H_A: \mu_{citizen} \ne \mu_{non-citizen}$

सार सांख्यिकी

acs12 %>%
  filter(!is.na(hrly_rate)) %>%
  group_by(citizen) %>%
  summarise(x_bar = round(mean(hrly_rate), 2),
            s = round(sd(hrly_rate), 2),
            n = length(hrly_rate))

  citizen  x_bar      s   n
1 no       21.19  34.50  58
2 yes      18.52  24.73 901

टेस्ट करना

t.test(hrly_rate ~ citizen, data = acs12, null = 0, 
       alternative = "two.sided")

शून्य:
- $H_0: \mu_{citizen} = \mu_{non-citizen}$
- $H_0: \mu_{citizen} - \mu_{non-citizen} = 0$ $\rightarrow$ null = 0
$H_A: \mu_{citizen} \ne \mu_{non-citizen}$ $\rightarrow$ alternative = "two.sided"

टेस्ट करना

t.test(hrly_rate ~ citizen, data = acs12, null = 0, 
       alternative = "two.sided")

    Welch Two Sample t-test
data:  hrly_rate by citizen
t = 0.58058, df = 60.827, p-value = 0.5637
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -6.53483 11.88170
sample estimates:
 mean in group no mean in group yes 
         21.19494          18.52151

शर्तें

स्वतंत्रता:
- हर सैंपल के अंदर अवलोकन एक-दूसरे से स्वतंत्र होने चाहिए।
- दोनों सैंपल एक-दूसरे से स्वतंत्र होने चाहिए।
सैंपल आकार / स्क्यू: मूल डेटा जितना अधिक स्क्यू होगा, सममित सैंपलिंग डिस्ट्रीब्यूशन पाने के लिए उतना बड़ा सैंपल आकार चाहिए।

chp3-vid3-hrly-rate-citizen

अभ्यास करते हैं!

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