[R-br] Teste T-pareado

[Emerson Cotta Bodevan]

Simone, boa tarde.

Na solução 1:

t.test(consumo ~ momento, *paired = T*, conf.level = 0.95,
alternative=‘greater’)

Na solução 2:

t.test(D, *paired = F*, conf.level = 0.95, alternative='greater')

Acredito que o problema esteja aí.

Att.,





*Emerson*

Em 22 de agosto de 2016 11:06, Simone D. Sartorio via R-br <
r-br em listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:

>
>
> Pessoal, boa noite!
>
> Surgiu uma dúvida conceitual, que não estou conseguindo resolver. Estava
> preparando minhas aulas e ao conferir um exercício no R que inicialmente
> tinha resolvido com esses comandos (Solução 1) observei que pelo p-value
> aceitaria a H0: não há diferença entre as médias. Contudo, pela minha
> resolução manual, deveria rejeitar H0. Logo, propus a solução 2, exatamente
> como realizei manualmente e dai, os resultados foram iguais. Gostaria de
> saber, qual é a diferença da solução 1 para a solução 2? Para mim, a
> sintaxe de ambas soluções deveria retornar a mesma conclusão.
>
> Problema:
> Uma distribuidora de combustíveis deseja verificar se um novo tipo de
> gasolina é eficaz na revitalização de motores velhos.
> Selecionou-se 12 automóveis de um mesmo modelo com mais de 8 anos de uso
> e, após regulagem dos motores, verifica-se o consumo de combustível. Em
> seguida, o carro é abastecido com o novo tipo de combustível durante 15
> semanas e uma nova aferição é feita (km/litro).
>
> Como o desempenho dos automóveis foi medido antes e depois das 15 semanas,
> é razoável assumir que exista alguma dependência entre as variáveis.
> Gostaria de testar de realizar o teste de hipótese ao nível de 5%:
> H0: mD = 0  (O novo combustível não aumenta o rendimento)
> Ha: mD > 0  (O novo combustível aumenta o rendimento), onde mD é a verdade
> média da diferença do rendimento apos e antes.
>
> Aqueles que puderem me ajudar a entender, agradeço desde já!!!
> att.
> Simone
>
>
>
> ### Solução 1
>
> consumo<- c(8.1,  7.9, 6.8, 7.8,  7.6, 7.9,  5.7,  8.4,  8.0,  9.5,  8.0,
>  6.8,               11.6, 8.8, 9.9, 9.5, 11.6, 9.1, 10.6, 10.8, 13.4, 10.6,
> 10.5, 11.4)
> momento<- factor(c(rep(‘Antes’,12), rep(‘Apos’,12))); momento
>
> t.test(consumo ~ momento, paired = T, conf.level = 0.95,
> alternative=‘greater’)
>
> # Paired t-test
> #
> #data:  consumo by momento
> #t = -6.5396, df = 11, p-value = 1
> #alternative hypothesis: true difference in means is greater than 0
> #95 percent confidence interval:
> # -3.7495     Inf
> #sample estimates:
> #mean of the differences
> #              -2.941667
>
>
>
> ### Solução 2
> X <- c(8.1,  7.9, 6.8, 7.8,  7.6, 7.9,  5.7,  8.4,  8.0,  9.5,  8.0,
>  6.8)# antes
> Y <- c(11.6, 8.8, 9.9, 9.5, 11.6, 9.1, 10.6, 10.8, 13.4, 10.6, 10.5,
> 11.4)# apos
> D <- Y-X  # Diferença
>
> > t.test(D, paired = F, conf.level = 0.95, alternative='greater')
> #
> #        One Sample t-test
> #
> #data:  D
> #t = 6.5396, df = 11, p-value = 2.097e-05
> #alternative hypothesis: true mean is greater than 0
> #95 percent confidence interval:
> # 2.133833      Inf
> #sample estimates:
> #mean of x
> # 2.941667
>
>
> ****---***---***---***---***---***---***---***---***---***---***---***---****
> **  Simone Daniela Sartorio*
> *   Professora Adjunta II no CCA/UFSCar, Araras/SP.
> * Doutora e Mestre em Estatística e Experimentação Agronômica - ESALQ/USP.
> *   Licenciada em Matemática - UNESP/Rio Claro.
> *   Contatos:
> * tel: (19)3543-2664
> * cel: (19)98182-0586 - Tim
>
> ****---***---***---***---***---***---***---***---***---***---***---***---****
> *                                                                                      Tenha
> um bom dia! ;)*
>
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