xb <- read.csv("Table713b.csv")
xb
attach(xb)

​#関数 t.test(従属変数~独立変数,等分散の仮説,対立仮説)

#対立仮説：片側検定：t値を＋の範囲で自動的に処理するので "greater"

t.test(mas~cond,data=xb,var.equal=T,alternative="greater")

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#両側検定でp値を計算して、その半分をp値としても良い：信頼区間も求めることができる

t.test(mas~cond,data=xb,var.equal=T)

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#平均値と分散から効果量を求める　https://bellcurve.jp/statistics/course/12765.html

tapply(mas,cond,mean)

tapply(mas,cond,var)

d1 <- abs(22-17)/sqrt(((10-1)*7.78+(11-1)*10.6)/(10+11-2))

d1

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＊本サイトではCohen d について、上記サイトのHedges gの計算を採用します。

​パッケージcompute.es（後述）もこの計算方法をとっています。​

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#参考：等分散を仮定しない場合→ウェルチの方法

t.test(mas~cond,data=xb,alternative="greater")

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