library(readr)

# データの読み込み
df <- read_csv("yamagata.csv", locale = locale(encoding = "SHIFT-JIS"))

df$`/項目` <- NULL
df$調査年 <- as.numeric(sapply(df$調査年, gsub, pattern="年度", replacement = ""))
df <- df[order(df$調査年),]

# 市
df1 <- df[grep("市$", df$地域),]
# 町村
df2 <- df[grep("町|村$", df$地域),]

# 2015年度の人口増減率を母集団とする
pdata1 <- df1[df1$調査年 == 2015,][["#A05101_人口増減率【％】"]]
pdata2 <- df2[df2$調査年 == 2015,][["#A05101_人口増減率【％】"]]

# 標本抽出
set.seed(1)
sdata1 <- sample(pdata1, 8)
sdata2 <- sample(pdata2, 10)

# 標本平均と不偏分散
print(sprintf("市   : m = %d, xbar = %g, s1^2 = %g",
              length(sdata1), mean(sdata1), var(sdata1)), quote = FALSE)
print(sprintf("町村 : n = %d, ybar = %g, s2^2 = %g",
              length(sdata2), mean(sdata2), var(sdata2)), quote = FALSE)

# 分散の比の検定（F検定）
result.var <- var.test(sdata1, sdata2)
print(result.var)

# 平均の差の検定（t検定）
result.t <- t.test(sdata1, sdata2, var.equal = TRUE)
print(result.t)

# 平均の差の検定（ウェルチの検定）
result.welch <- t.test(sdata1, sdata2)
print(result.welch)