# t teszt variansai y <- rnorm(30) + 3 t.test(y,mu=3) t.test(y,mu=2.8) # bagy esellyel: hamis pozitiv # tesztelt ertek nagyon kozeli a tenyleges # varhato ertekhez # ketmintas t-teszt: x <- rnorm(20) + 3 t.test(x,y) # ket kulonbozo minta v.e.-e egyenlo-e? # ehhez kulonbozo meretu is lehet a minta, # ha fuggetlenek # pl. ferfiak VS nok magassaga # ha garantalt az azonos szoras: var.equal=TRUE # ketmintas teszt, ahol *fuggo* a minta: # korabbi gyogyszeres pelda, # adott a beteg gyogyszer elotti, # es gyogyszer utani vernyomasa # y gyogyszer elotti vernyomas # z gyogyszer utani z <- y - 1 + rnorm(30) t.test(y,z,paired=TRUE) # gyakorlatilag y-z-re fog egymintas tesztet # egyoldalas teszt: # alternative = "less" # H1: mu < 0 # H0: mu = 0 # ilyenkor a kritikus tartomanyt csak a # negativakbol dobjuk el # csak az also 10%-ot dobjuk el t <- seq(-3,3,0.2) plot(t,dt(t,df=29),type="l") abline(v=qt(0.1,df=29)) t.test(z-y,alternative="less") # 2 mintaval: # H1: v.e.(z) < v.e.(y) t.test(z,y,alternative="less",paired=TRUE)