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二群の等分散性の検定 var.test *機能 正規母集団からの二標本の分散が等しいかどうか検定する。 *使用法 var.test(x, y, ratio = 1, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), conf.level = 0.95, ...) var.test(formula, data, subset, na.action, ...) *引数 x, y 2 つのデータベクトル，または，lm クラスを持つオブジェクト ratio 帰無仮説の下での x と y の分散比 デフォルトでは 1（つまり，等分散である） alternarive 対立仮説の種類 "two.sided", "less", "greater" のいずれか 最初の1文字だけでもよい 両側検定なら "two.sided"（デフォルト） 片側検定なら "less" または "greater" conf.level 信頼率 デフォルトは 0.95 formula 「左辺値 ~ 右辺値」の形をしたモデル式 左辺値は母分散を検定する数値変数 右辺値は 2 群を表す 2 つの水準を持つ factor 変数 data モデル式に出てくる変数がデータフレームに含まれる場合は，それを含むデータフレーム名 subset 観察データのサブセット na.action データに NA が含まれるときに適用される関数（注） デフォルトは getOption("na.action") により示されるもの（通常は na.omit 関数） ... その他の引数 注：[[超訳：NAの扱い]] *戻り値 **関数への入力 $ alternarive: 対立仮説の種類 **関数からの出力 $ statistic : F 統計量 $ parameter : F 分布の自由度 $ p.value : P 値 $ conf.int : 母分散比の信頼区間 $ estimate : 標本分散比 $ method : 検定の種別 $ data.name : データの記述 *例1 2 つのデータベクトルで検定 > x <- c(1,2,3,2,3,4,3,3,2,2,1,2,3) > y <- c(2,1,3,4,3,2,2,3,4,5,3,1,2) > var.test(x, y) F test to compare two variances data: x and y F = 0.5413, num df = 12, denom df = 12, p-value = 0.3014 alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1 95 percent confidence interval: 0.1651628 1.7739390 sample estimates: ratio of variances 0.5412844 > var.test(lm(x ~ 1), lm(y ~ 1)) # lm クラスがどうとか言っているのは，このこと F test to compare two variances data: lm(x ~ 1) and lm(y ~ 1) F = 0.5413, num df = 12, denom df = 12, p-value = 0.3014 alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1 95 percent confidence interval: 0.1651628 1.7739390 sample estimates: ratio of variances 0.5412844 *例2 formula で検定 例1と同じデータをデータフレームにして formula を用いて検定 > x <- c(1,2,3,2,3,4,3,3,2,2,1,2,3) > y <- c(2,1,3,4,3,2,2,3,4,5,3,1,2) > df <- data.frame(data=c(x, y), group=rep(1:2, each=13)) > var.test(data ~ group, df) F test to compare two variances data: data by group F = 0.5413, num df = 12, denom df = 12, p-value = 0.3014 alternative hypothesis: true ratio of variances is not equal to 1 95 percent confidence interval: 0.1651628 1.7739390 sample estimates: ratio of variances 0.5412844
