load("kolegyes.RData")



t.test(subset(kolegyes, group==1)$cholest2,mu=240)

t.test(subset(kolegyes, group==1)$cholest2, subset(kolegyes, group==1)$cholest14, paired=TRUE)

# A fuggveny a kulonbseg atlagot irja ki. En szeretem lekerni az atlagokat kulon-kulon is.
# na.rm=TRUE ahhoz kell, hogy az NA ertekek ne okozzanak gondot

mean(subset(kolegyes, group==1)$cholest2,na.rm=TRUE)
mean(subset(kolegyes, group==1)$cholest14,na.rm=TRUE)

# Ketfelekeppen is lefuttatjuk a fuggetlen ketmintas t-probat:

with(kolegyes, t.test(cholest14 ~ group))

t.test(subset(kolegyes,group==1)$cholest14,subset(kolegyes,group==2)$cholest14,paired=FALSE)


# A Wilcoxon tesztnel a pozitiv megfigyelesek rang osszege a statisztika. Ha mindket sorrendben 
# lefuttatjuk a tesztet, akkor latjuk, hogy melyik valtozo a szignfikansan nagyobb nagysagrendu

with(subset(kolegyes,group=1), wilcox.test(cholest2,cholest14,paired=TRUE))

with(subset(kolegyes,group=1), wilcox.test(cholest14,cholest2,paired=TRUE))



wilcox.test(subset(kolegyes,group==1)$cholest14,subset(kolegyes,group==2)$cholest14,paired=FALSE)

# mann whitney-nel a kovetkezo altalunk irt fuggveny segit a kiertekelesben 
# (kicsi p eseten melyik a nagyobb nagysgrendu)

mannwhitney<-function(elso,masodik){
  nelso<-length(elso)
  nmasodik<-length(masodik)
  
  
  kiir1<-sum(rank(c(elso,masodik))[1:nelso])/(length(elso))
  kiir2<-sum(rank(c(elso,masodik))[(nelso+1):(nelso+nmasodik)])/(length(masodik))
  kiir3<-wilcox.test(elso,masodik,paired=FALSE)[[3]]
  
  return(c(kiir1,kiir2,kiir3))
  
}



mannwhitney(subset(kolegyes,group==1)$cholest14,subset(kolegyes,group==2)$cholest14)

# A nagysagrendek osszeveteseben a boxplot abra is hasznos

boxplot(subset(kolegyes,group==1)$cholest14,subset(kolegyes,group==2)$cholest14)