Вариант 7 Задачи 13.

Используя данные из файла “NEO PI-R.txt”, с помощью критерия Стьюдента проверить гипотезу о том, что математическое ожидание перемен-ной E2_Общительность для студентов факультета «А» равно 27. В ответе задачи указать значение p-value с точностью до 0.001.

> load("NEO")

> attach(NEO)

> t.test(NEO$E2_Общительность[ФАКУЛЬТ == 'А'], mu=27)

One Sample t-test

data: NEO$E2_Общительность[ФАКУЛЬТ == "А"]

t = -3.4128, df = 145, p-value = 0.0008336

alternative hypothesis: true mean is not equal to 27

95 percent confidence interval:

24.86926 26.43211

sample estimates:

mean of x

25.65068

> round(0.0008336, digits=3)

[1] 0.001

> detach(NEO)

Ответ: 0.001.

Вариант 7 Задачи 14.

Используя данные из файла “NEO PI-R.txt”, с помощью критерия Стьюдента проверить гипотезу о том, что для юношей и девушек математические ожидания переменной E2_Общительность равны. В ответе задачи указать значение p-value с точностью до 0.001.

> load("NEO")

> attach(NEO)

> t.test(NEO$E2_Общительность[ПОЛ=='МУЖ'],NEO$E2_Общительность[ПОЛ=='ЖЕН'])

Welch Two Sample t-test

data: NEO$E2_Общительность[ПОЛ == "МУЖ"] and NEO$E2_Общительность[ПОЛ == "ЖЕН"]

t = -1.0473, df = 183.11, p-value = 0.2963

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

95 percent confidence interval:

-1.7445163 0.5346821

sample estimates:

mean of x mean of y

24.69811 25.30303

> round(0.2963, digits=3)

[1] 0.296

> detach(NEO)

Ответ: 0.296.

Вариант 7 Задачи 15.

Используя данные из файла “NEO PI-R.txt”, с помощью критерия Уилкоксона проверить гипотезу о том, что положение переменной E2_Общительность для студентов факультета «А» равно 27. В ответе задачи указать значение p-value с точностью до 0.001.

> load("NEO")

> attach(NEO)

> wilcox.test(NEO$E2_Общительность[ФАКУЛЬТ=='А'],mu=27,conf.int=T)

Wilcoxon signed rank test with continuity correction

data: NEO$E2_Общительность[ФАКУЛЬТ == "А"]

V = 3006.5, p-value = 0.001662

alternative hypothesis: true location is not equal to 27

95 percent confidence interval:

24.50001 26.49994

sample estimates:

(pseudo)median

25.50002

> round(0.001662,digits=3)

[1] 0.002

Ответ: 0.002.

Вариант 7 Задачи 16.

Используя данные из файла “NEO PI-R.txt”, с помощью критерия Уилкоксона проверить гипотезу о том, что для респондентов с сильной и слабой степенью религиозности уровни переменной E2_Общительность равны. В ответе задачи указать значение p-value с точностью до 0.001.

> load("NEO")

> attach(NEO)

> wilcox.test(NEO$E2_Общительность[СТЕП_РЕЛ=='СИЛЬНАЯ'], NEO$E2_Общительность[СТЕП_РЕЛ=='СЛАБАЯ'],conf.int=T)

Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data: NEO$E2_Общительность[СТЕП_РЕЛ == "СИЛЬНАЯ"] and NEO$E2_Общительность[СТЕП_РЕЛ == "СЛАБАЯ"]

W = 2234.5, p-value = 0.08722

alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0

95 percent confidence interval:

-3.000004e+00 4.523603e-05

sample estimates:

difference in location

-1.99997

> round(0.08722,digits=3)

[1] 0.087

> detach(NEO)

Ответ: 0.087.