データの準備と要約
ID <- c(1:10)
治療 <- c("A","A","A","A","A","B","B","B","B","B")
得点 <- c(10, 11, 10, 9, 8, 13, 14, 12, 10, 11)
年齢 <- c(92, 80, 82, 90, 81, 69, 62, 67, 70, 63)
dat <- data.frame(ID, 治療, 得点, 年齢)
print(dat)
治療Aを受けたID1～5、治療Bを受けたID6～10は独立した２群
各郡の要約を見てみます
治療A群
summary(dat[dat$治療=="A", c("得点", "年齢")])
治療B群
summary(dat[dat$治療=="B", c("得点", "年齢")])
箱ひげ図
各治療群の得点比較
boxplot(得点~治療, data=dat)
対応のないｔ検定
t.test関数（var.equal=T は等分散を仮定する場合に使用）
t.test(得点~治療, data=dat, var.equal=T)
単回帰分析
やり方だけ参考にして、サンプルサイズは無視してください。
fit <- lm(得点~治療, data=dat)
summary(fit)
t値、p値はともにt検定と同じ値になります
年齢で調整
fit2 <- lm(得点~治療+年齢, data=dat)
summary(fit2)
年齢で調整したら、有意な差が認められなくなりました
ChatGPT
最近、また回答の精度が向上してきているような気がします
以下のような質問をChatGPT様に投げてみてください
かなり丁寧に教えてくださいます
ダメ出し 間違い、分かりにくい部分などのご意見をお待ちします