ICA 2: R Output Analysis

Hello, dear friend, you can consult us at any time if you have any questions, add WeChat: daixieit

ICA 2: R Output Analysis

ITAO 20200: Statistical Inference in Business

dietstudy  <-  read .csv ("dietstudy .csv")

library(psych)

describe(dietstudy[,  c ("Triglyceride" ,  "Final_Triglyceride" ,  "Weight" ,  "Final_Weight")], fast  =  TRUE)

##

vars   n     mean        sd min max  range      se

##  Triglyceride

1  16  138 .44  29 .04    94  186        92  7 .26

##  Final_Triglyceride

2  16  124 .38  29 .41    82  174        92  7 .35

##  Weight

3  16  198 .38  33 .47  151  257      106  8 .37

##  Final_Weight

4  16  190 .31  33 .51  140  249      109  8 .38

t .test(dietstudy$Triglyceride,  alternative  =  "two .sided" , mu  =  140 ,  conf .level  =  0.95)

##

##    One  Sample  t-test

##

##  data:    dietstudy$Triglyceride

##  t  =  -0 .21522,  df  =  15,  p-value  =  0 .8325

##  alternative  hypothesis:  true mean  is  not  equal  to  140

##  95  percent  confidence  interval:

##    122 .9631  153 .9119

##  sample  estimates:

## mean  of  x

##    138 .4375

t .test(dietstudy$Weight,  alternative  =  "two .sided" , mu  =  205 ,  conf .level  =  0.95)

##

##    One  Sample  t-test

##

##  data:    dietstudy$Weight

##  t  =  -0 .7917,  df  =  15,  p-value  =  0 .4409

##  alternative  hypothesis:  true mean  is  not  equal  to  205

##  95  percent  confidence  interval:

##    180 .539  216 .211

##  sample  estimates:

## mean  of  x

##      198 .375

t .test(dietstudy$Triglyceride,  dietstudy$Final_Triglyceride,

alternative  =  "two .sided" , mu  =  0 ,  conf .level  =  0.95 ,  paired  =  TRUE)

##

##    Paired  t-test

##

##  data:    dietstudy$Triglyceride  and  dietstudy$Final_Triglyceride

##  t  =  1 .2,  df  =  15,  p-value  =  0 .2487

##  alternative  hypothesis:  true  difference  in means  is  not  equal  to  0

##  95  percent  confidence  interval:

##    -10 .91541    39 .04041

##  sample  estimates:

## mean  of  the  differences

##                                 14 .0625

t .test(dietstudy$Weight,  dietstudy$Final_Weight,

alternative  =  "two .sided" , mu  =  0 ,  conf .level  =  0.95 ,  paired  =  TRUE)

##

##    Paired  t-test

##

##  data:    dietstudy$Weight  and  dietstudy$Final_Weight

##  t  =  11 .175,  df  =  15,  p-value  =  1 .138e-08

##  alternative  hypothesis:  true  difference  in means  is  not  equal  to  0

##  95  percent  confidence  interval:

##    6 .524643  9 .600357

##  sample  estimates:

## mean  of  the  differences

##                                   8 .0625


2023-03-07

ITAO 20200: Statistical Inference in Business