T_Test.R

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# t-Test #
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# Zusatzprogramm CAR installieren und aktivieren
install.packages("car", dependencies=TRUE)
library(car)

# Variable Education in binäre Variable überführen
Binary_Education <- car::recode(swiss$Education, "0:10 = '0'; 11:100 ='1'")

# t-Test für Agriculture und Binary_Education
t.test(swiss$Agriculture~Binary_Education)

# Subset für Fälle mit niedrigerem Bildungsniveau
niedrigeres_Bildungsniveau <- subset(swiss, Binary_Education=="0")

# Subset für Fälle mit höherem Bildungsniveau
höheres_Bildungsniveau <- subset(swiss, Binary_Education=="1")

# Boxplots der Subsets für Agriculture und Binary_Education
par(mfrow=c(1:2))
boxplot(niedrigeres_Bildungsniveau$Agriculture, main="niedrigeres Bildungsniveau", ylim=c(0, 90))
boxplot(höheres_Bildungsniveau$Agriculture, main="höheres Bildungsniveau", ylim=c(0, 90))

# Boxplots der Subsets für Infant.Mortality und Binary_Education
par(mfrow=c(1:2))
boxplot(niedrigeres_Bildungsniveau$Infant.Mortality, main="niedrigeres Bildungsniveau", ylim=c(10, 30))
boxplot(höheres_Bildungsniveau$Infant.Mortality, main="höheres Bildungsniveau", ylim=c(10, 30))

# t-Test für Infant.Mortality und Binary_Education
t.test(swiss$Infant.Mortality~Binary_Education)