पेयर किए गए डेटा के लिए t-interval

R में संख्यात्मक डेटा के लिए Inference

Mine Cetinkaya-Rundel

Associate Professor of the Practice, Duke University

High School and Beyond

High School and Beyond सर्वे से 200 ऑब्ज़र्वेशन रैंडम सैंपल किए गए। वही छात्र रीडिंग और राइटिंग टेस्ट में शामिल हुए। पहली नज़र में, रीडिंग और राइटिंग स्कोर के डिस्ट्रीब्यूशन कैसे समान हैं? कैसे अलग हैं?

chp2-vid2-hsb2

स्वतंत्र स्कोर?

क्या किसी छात्र के रीडिंग और राइटिंग स्कोर एक-दूसरे से स्वतंत्र माने जा सकते हैं?

शायद नहीं!

पेयर डेटा का विश्लेषण

जब दो सेट ऑब्ज़र्वेशन में यह विशेष मेल (स्वतंत्र नहीं) होता है, तो उन्हें पेयर कहा जाता है।
पेयर डेटा के विश्लेषण के लिए, अक्सर हर जोड़ी के आउटकम के अंतर को देखना उपयोगी होता है: diff = read − write.

student	read	write	diff
1	57	52	5
2	68	59	9
3	44	33	11
...	...	...	...
200	63	65	-2

पेयर डेटा में mean difference का अनुमान

औसत रीडिंग और राइटिंग स्कोर के बीच mean difference के लिए 95% कॉन्फिडेंस इंटरवल बनाइए।

पेयर डेटा में mean difference का अनुमान

औसत रीडिंग और राइटिंग स्कोर के बीच mean difference के लिए 95% कॉन्फिडेंस इंटरवल बनाइए।

t.test(hsb2$diff, conf.level = 0.95)

पेयर डेटा में mean difference का अनुमान

औसत रीडिंग और राइटिंग स्कोर के बीच mean difference के लिए 95% कॉन्फिडेंस इंटरवल बनाइए।

t.test(hsb2$diff, conf.level = 0.95)

    One Sample t-test
data:  hsb2$diff
t = -0.86731, df = 199, p-value = 0.3868
alternative hypothesis: true mean is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -1.7841424  0.6941424
sample estimates:
mean of x 
   -0.545

पेयर डेटा में CI की व्याख्या

रीडिंग और राइटिंग स्कोर (read - write) के mean difference का 95% CI (-1.78, 0.69) है

vs.

हम 95% आश्वस्त हैं कि औसत रीडिंग स्कोर, औसत राइटिंग स्कोर से 1.78 पॉइंट कम से 0.69 पॉइंट ज्यादा तक हो सकता है।

अभ्यास करते हैं!

R में संख्यात्मक डेटा के लिए Inference