rm(list = ls()) library(effsize) ## 対応のあるt検定 X <- c(34, 25, 13, 21, 13, 26, 19, 12, 19, 19) Y <- c(35, 30, 16, 27, 20, 28, 16, 14, 18, 21) t.test(X, Y, paired = T, alternative = "less") cohen.d(X, Y, paired = TRUE) ## 対応のあるt検定;表記法2 dat <- data.frame(condition = c(rep(1, 10), rep(2, 10)), value = c(X, Y)) dat$condition <- factor(dat$condition, labels = c("pre", "post")) t.test(value ~ condition, data = dat, paired = T, alternative = "less") ### 効果量 dat <- data.frame(condition = c(rep(1, 10), rep(2, 10)), value = c(X, Y)) dat$condition <- factor(dat$condition, labels = c("pre", "post")) dat$ID <- rep(1:10, 2) cohen.d(value ~ condition | Subject(ID), data = dat, paired = TRUE) ## 対応のないt検定 X <- c(25, 15, 24, 17, 22) Y <- c(31, 28, 30, 19, 18) dat <- data.frame(condition = c(rep(1, 5), rep(2, 5)), value = c(X, Y)) dat$condition <- factor(dat$condition, labels = c("control", "experimental")) t.test(value ~ condition, data = dat) ## Welchの補正なし t.test(value ~ condition, data = dat, var.equal = T) ## 効果量を求める cohen.d(value ~ condition, data = dat, hedges.correction = T) ## 検定力分析 power.t.test(power = 0.8, delta = 0.7, sig.level = 0.05) ### nを固定 power.t.test(n = 5, delta = 0.7, sig.level = 0.05) # 課題1 pre <- c(19, 38, 24, 25, 12, 28, 11, 17) post <- c(31, 23, 28, 35, 14, 4, 4, 38) ### 事前スコアの方が事後スコアよりも低いかどうか,5\%水準で検定してください。 # 課題2 Control <- c(20, 21, 21, 20, 21, 22, 22, 22, 20, 20) Experimental <- c(20, 18, 22, 20, 21, 18, 19, 21, 21, 21) ### 母分散が等しいと仮定したt検定を実行してください。 ### 母分散が等しいという仮定をおかないt検定を実行してください。 ### Hedgesのgを算出してください。 # 課題3 ## 基礎実験1の授業の中で,社会的影響についてのデータを取りましたね。 ## そこでは,「他者の存在の有無」により,「課題遂行量」に違いが出るのかどうか,を検証したとおもいます(他にも変数をとったと思いますが,ここでは課題遂行量にのみ注目します)。 ### そのデータを使って,次の問いに答えてください。なお,計算に使用したデータ(あるいはデータファイル)も合わせて提出してください。 ### 他者がいる群といない群,それぞれの標本平均値,標本分散,不偏分散をそれぞれ算出してください。 ### このデータセットが正規分布に従う母集団から得られたと考えて,各群の母平均について95\%の区間推定をしてください ### このデータセットが正規分布に従う母集団から得られたと考えて,二群の平均値の差の検定をします。キム仮設と対立仮説はそれぞれどのようなものになりますか。 ### 二群の平均値の差の検定をし,検定統計量とともに判断結果を報告してください。 ### その検定に関して,効果量としてHedgesのgを算出してください。