!!!t検定
!前提：　正規分布をしているデータであること
*正規性の検定は、shapiro.test （Shapiro-Wilk検定）か ks.test（Kolmogorov-Smirnov（コルモゴロフ-スミルノフ）検定）をしてみる

!場合分け１：対応をしているデータか、対応していないデータか
*その判断は、どうやってデータを取ったかをよく考えてみる
**一人の人から2回とったら「対応している」、別々の人からとったものを比べるなら「対応していない」

*対応をしているデータの場合、オプション <<, paired=T>>をつける。
**デフォルトは対応していない場合

!場合分け２：等分散しているデータか、していないデータか
*その判断は、等分散の検定（F検定）をしてみればよい
*等分散をしている場合、オプション<<, var.equal=T>>をつける。
*等分散をしていない場合、なにもつけなくてよい。

 t.test(hi, li)
 
         Welch Two Sample t-test
 
 data:  hi and li 
 t = -0.6747, df = 92.932, p-value = 0.5015
 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 
 95 percent confidence interval:
  -23.57668  11.61834 
 sample estimates:
 mean of x mean of y 
  357.3125  363.2917 

*何も指定しないと、「対応していない」「等分散を仮定しない」Welchのt検定

*「等分散を仮定する」なら「, var.equal=T」を付ける
 t.test(hi, li, var.equal=T)