Esempi di statistica descrittiva e inferenziale/I tumori: differenze tra le versioni
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chisq.test(x=cancer$five_a_day, y = cancer$cancer)
</syntaxhighlight>
Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
data: cancer$five_a_day and cancer$cancer
X-squared = 2.4265, df = 1, p-value = 0.1193
Valutando invece l'indice di massa corporea BMI, essendo p-value=0.3832>0.05, vale l'ipotesi nulla. I dati mostrano con evidenza che in media l'indice di massa corporea bmi non varia tra chi ha il cancro e chi no. In altri termini l'ipotesi nulla indica che in media l'indice di massa corporea tra chi ha il cancro eguaglia quello di chi non ha il cancro.__
<syntaxhighlight lang="rsplus">
inference(y=bmi, x = cancer, data = cancer, statistic = "mean", type = "ht", alternative = "twosided", method = "theoretical",null=0)
</syntaxhighlight>
Response variable: numerical
Explanatory variable: categorical (2 levels)
n_Cancro No = 51, y_bar_Cancro No = 24.5198, s_Cancro No = 4.8089
n_Cancro Si = 15, y_bar_Cancro Si = 23.1893, s_Cancro Si = 5.0946
H0: mu_Cancro No = mu_Cancro Si
HA: mu_Cancro No != mu_Cancro Si
t = 0.9003, df = 14
p_value = 0.3832
{{avanzamento|75%|5 aprile 2020}}
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