[C言語] t検定のアルゴリズムを実装する方法

#include <stdio.h>   // 標準入出力
#include <math.h>    // 数学関数

int n; // サンプルサイズ
printf("サンプルサイズを入力してください: ");
scanf("%d", &n); // サンプルサイズの入力

double data1[100]; // グループ1のデータ
double data2[100]; // グループ2のデータ

double calculateMean(double data[], int n) {
    double sum = 0.0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        sum += data[i]; // データの合計
    }
    return sum / n; // 平均値を返す
}
double calculateVariance(double data[], int n, double mean) {
    double sum = 0.0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        sum += (data[i] - mean) * (data[i] - mean); // 分散の計算
    }
    return sum / (n - 1); // 分散を返す
}

double calculateMean(double data[], int n) {
    double sum = 0.0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        sum += data[i]; // データの合計
    }
    return sum / n; // 平均値を返す
}

double calculateVariance(double data[], int n, double mean) {
    double sum = 0.0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        sum += (data[i] - mean) * (data[i] - mean); // 分散の計算
    }
    return sum / (n - 1); // 分散を返す
}

double calculateTValue(double mean1, double mean2, double var1, double var2, int n1, int n2) {
    double sp = sqrt(((n1 - 1) * var1 + (n2 - 1) * var2) / (n1 + n2 - 2)); // プールされた標準偏差
    return (mean1 - mean2) / (sp * sqrt(1.0 / n1 + 1.0 / n2)); // t値を返す
}

int calculateDegreesOfFreedom(int n1, int n2) {
    return n1 + n2 - 2; // 自由度を返す
}

double calculatePValue(double t, int df) {
    // ここでは簡略化のため、p値を計算する具体的な実装は省略します。
    // 実際には、t分布の累積分布関数を使用する必要があります。
    return 0.0; // 仮の値を返す
}

printf("t値: %.4f\n", tValue); // t値を表示
printf("自由度: %d\n", degreesOfFreedom); // 自由度を表示
printf("p値: %.4f\n", pValue); // p値を表示

#include <stdio.h>   // 標準入出力
#include <math.h>    // 数学関数
double calculateMean(double data[], int n) {
    double sum = 0.0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        sum += data[i]; // データの合計
    }
    return sum / n; // 平均値を返す
}
double calculateVariance(double data[], int n, double mean) {
    double sum = 0.0;
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        sum += (data[i] - mean) * (data[i] - mean); // 分散の計算
    }
    return sum / (n - 1); // 分散を返す
}
double calculateTValue(double mean1, double mean2, double var1, double var2, int n1, int n2) {
    double sp = sqrt(((n1 - 1) * var1 + (n2 - 1) * var2) / (n1 + n2 - 2)); // プールされた標準偏差
    return (mean1 - mean2) / (sp * sqrt(1.0 / n1 + 1.0 / n2)); // t値を返す
}
int calculateDegreesOfFreedom(int n1, int n2) {
    return n1 + n2 - 2; // 自由度を返す
}
double calculatePValue(double t, int df) {
    return 0.0; // 仮の値を返す
}
int main() {
    int n1, n2;
    printf("グループ1のサンプルサイズを入力してください: ");
    scanf("%d", &n1);
    printf("グループ2のサンプルサイズを入力してください: ");
    scanf("%d", &n2);
    double data1[100], data2[100];
    printf("グループ1のデータを入力してください:\n");
    for (int i = 0; i < n1; i++) {
        scanf("%lf", &data1[i]);
    }
    printf("グループ2のデータを入力してください:\n");
    for (int i = 0; i < n2; i++) {
        scanf("%lf", &data2[i]);
    }
    double mean1 = calculateMean(data1, n1);
    double mean2 = calculateMean(data2, n2);
    double var1 = calculateVariance(data1, n1, mean1);
    double var2 = calculateVariance(data2, n2, mean2);
    double tValue = calculateTValue(mean1, mean2, var1, var2, n1, n2);
    int degreesOfFreedom = calculateDegreesOfFreedom(n1, n2);
    double pValue = calculatePValue(tValue, degreesOfFreedom);
    printf("t値: %.4f\n", tValue); // t値を表示
    printf("自由度: %d\n", degreesOfFreedom); // 自由度を表示
    printf("p値: %.4f\n", pValue); // p値を表示
    return 0;
}

double calculatePairedTValue(double data1[], double data2[], int n) {
    double diff[100]; // 差を格納する配列
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        diff[i] = data1[i] - data2[i]; // 差を計算
    }
    double meanDiff = calculateMean(diff, n); // 差の平均
    double varDiff = calculateVariance(diff, n, meanDiff); // 差の分散
    return meanDiff / (sqrt(varDiff / n)); // t値を返す
}

double calculateWelchTValue(double mean1, double mean2, double var1, double var2, int n1, int n2) {
    double tValue = (mean1 - mean2) / sqrt((var1 / n1) + (var2 / n2)); // Welchのt値
    double df = pow((var1 / n1 + var2 / n2), 2) / 
                (pow(var1 / n1, 2) / (n1 - 1) + pow(var2 / n2, 2) / (n2 - 1)); // 自由度
    return tValue; // t値を返す
}

// 多重比較のためのサンプルコードは省略しますが、
// 各グループの平均値を計算し、TukeyのHSD法を適用する必要があります。

double calculateConfidenceInterval(double mean, double stddev, int n, double confidenceLevel) {
    double tCritical = /* t分布からの臨界値を取得 */;
    double marginOfError = tCritical * (stddev / sqrt(n)); // 誤差範囲
    return mean - marginOfError; // 下限
    return mean + marginOfError; // 上限
}