の続きです。
今回は、2010年度と2015年度で各データの分散や平均値が違っているのかどうかを調べます。
まずは、2010年度と2015年度のデータフレームを用意します。
df10とdf15の都道府県の並び順は同じだとは思いますが、念のため、order関数で統一します。
本当に同じ並びになったか確認します。
df10$Year != df15$Year はもしも都道府県が一致していなかったらTRUEになります。これをsumで合計した値が0です。ということは、一致していなかった組合せは無かったということです。
まずは、var.test関数で2010年度と2015年度で分散が同じと言えるかどうかを検定します。for関数でいっぺんにやります。
Step1でまず、p-valueを格納するvectorを用意しておきます。比較する変数は6つなので、numeric(6)とします。
Step2でp-valueを計算する関数を定義します。var.test関数で作られるオブジェクトの中にp.valueという名前でp-valueは格納されています。
Step3でfor関数を使っていっぺんにやります。
Step4で結果を見ます。すべての変数のp-valueは0.05よりも大きいです。つまり分散は同じとみなしていいですね。
分散が同じですから、t.test検定で平均値が同じかどうかを検定します。2010年度の北海道と2015年度の北海道、2010年度の青森県と2015年度の青森県と対応していますから、paired = TRUEとします。
Popu, Temp, Incomeのp-valueは0.05よりも小さいですから、平均値に違いがあると言えます。
実際に平均値を比べてみます。
Popuは272万4625人から270万4144人に減少しました。
Tepは15.78723℃から15.85745℃に上昇しました。
Incomeは3兆7403億2595万2千円から3兆9088億9298万9千円に増加しました。
今回は以上です。
