(WHnd <- 
) # make a frequency table of Writing Hand and print it.
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第9回に出てきた関数と文の主なものはこちらを参照されたい。
MASSライブラリに含まれているsurveyというデータは，アデレード大学で統計学Iを選択した学生237人にいくつかの質問をした結果を含んでいる。このうち，W.Hndという変数は，利き手を示す要因型変数である。
(1) この学生たちのうち，左利きの割合を求めよ。ただし欠損は両利きとみなし，分母に含めること。
一方，利き手にはあまり国や民族による差はないといわれており，Wikipediaでは成人の8〜15％が左利きというデータが紹介されている。また，Wiiという任天堂のゲーム機を用い，全世界のユーザを対象とした「投票チャンネル」機能で2007年９月に集計された結果では，14.2％が左利きであった。
(2) 仮に，この14.2％という値が母集団における左利きの割合だとして，アデレード大学の統計学Iを選択した学生の左利きの割合はそれと差があるかどうか，有意水準5％で検定せよ。
以上の(1)(2)について解析手順を示すので，学籍番号・氏名とともに，下のフォームを穴埋めして送信せよ。
まず，データを読み込むためにMASSライブラリをメモリにロードする。
library(MASS)
これでsurveyというデータフレームが使えるようになっているはずなので，その中に含まれているW.Hndという変数について度数分布を求め，結果をWHndというオブジェクトに付値し，それを画面に表示してみる（文全体を括弧でくくると，自動的にprint関数にオブジェクトが渡されるので画面表示される）。
(WHnd <-
以下のように表示されるので，237人中，左利きが18人，右利きが218人，欠損が１人とわかる。ここでは欠損の人を両利きと見なし，以下左利きの割合を計算する場合の分母に含める。
Left Right NA's 18 218 1
円グラフを描いてから，この学生のうちの左利きの割合（よりも偏る場合）が，母比率が0.142であるときに偶然起こる確率を二項検定によって求めるコードは下記２行。
pie(WHnd) # draw pie chart
# execute exact binomial test
円グラフは上のようになり，４分の３以上が右利きであることは一目瞭然である。二項検定の結果は下記の通り。
Exact binomial test
data: WHnd["Left"] and sum(WHnd)
number of successes = 18, number of trials = 237, p-value = 0.00273
alternative hypothesis: true probability of success is not equal to 0.142
95 percent confidence interval:
0.04563171 0.11737794
sample estimates:
probability of success
0.07594937この結果から，(1)左利き学生の割合は
％（95％信頼区間は4.5〜11.8％），(2)有意確率は0.00273と5％より遥かに小さいので，アデレード大学の統計学I選択学生の左利き割合が母比率と差がないという帰無仮説は
| 項目 | 解答例 |
|---|---|
| summary(survey$W.Hnd) |
| binom.test(WHnd["Left"],sum(WHnd),0.142) または binom.test(18,237,0.142) |
| 7.6 |
| 棄却される。 |
（注）["Left"]は[''Left'']ではありませんし[”Left”]でもありません。文字列は半角の二重引用符で括ります。