如何对R中的多列执行配对t检验?

当我们在 R 数据框中有一个具有两个级别和多个数值列的因子列时,我们可以对这个数据框应用配对测试,但必须为相同的主题收集数据,否则它将不是配对数据。t.test这里讨论的数据的应用可以通过使用命令 lapply(df[-1], function(x)t.test(x~df$group)) 来完成,其中 group 是因子列,位于数据框中的第一个位置, x 包含数据框中的所有数字列,所有这些列都存储在名为 df 的数据框中。

示例

考虑以下数据框 -

x1<-sample(c("A","B"),20,replace=TRUE)

y1<-rpois(20,5)

y2<-rpois(20,2)

y3<-rpois(20,10)

y4<-rpois(20,3)

y5<-rpois(20,2)

df<-data.frame(x1,y1,y2,y3,y4,y5)

df

输出结果
  x1  y1 y2 y3 y4 y5

1  A  5  0  9  3  0

2  B  4  1  6  1  1

3  B  4  2 10  1  1

4  A  3  0 13  2  1

5  A  6  1 10  0  2

6  A  6  1 16  4  2

7  A 10  3  9  5  1

8  B  5  0 16  0  2

9  B  2  1 10  3  3

10 B  3  2 11  2  3

11 A  3  1  9  1  2

12 B  7  1  8  2  2

13 A  6  0  4  0  5

14 B  9  2 15  1  5

15 A  4  1  8  1  2

16 B  7  0 11  3  2

17 B  2  5  9  3  2

18 A  7  2 14  3  2

19 B  3  3 13  0  0

20 A  5  2  9  3  5

使用t.test因子列 x1 在数据框 df1 的多列上配对应用-

示例

lapply(df[-1], function(x) t.test(x~df$x1))
输出结果
$y1

   Welch Two Sample t-test

data: x by df$x1

t = 0.90555, df = 17.683, p-value = 0.3773

alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

95 percent confidence interval:

-1.190729 2.990729

sample estimates:

mean in group A mean in group B

5.5 4.6

$y2

   Welch Two Sample t-test

data: x by df$x1

t = -1.057, df = 15.664, p-value = 0.3065

alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

95 percent confidence interval:

-1.8054596 0.6054596

sample estimates:

mean in group A mean in group B

1.1 1.7

$y3

   Welch Two Sample t-test

data: x by df$x1

t = -0.55089, df = 17.802, p-value = 0.5886

alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

95 percent confidence interval:

-3.853392 2.253392

sample estimates:

mean in group A mean in group B

10.1 10.9

$y4

   Welch Two Sample t-test

data: x by df$x1

t = 0.92338, df = 16.062, p-value = 0.3695

alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

95 percent confidence interval:

-0.7770541 1.9770541

sample estimates:

mean in group A mean in group B

2.2 1.6

$y5

   Welch Two Sample t-test

data: x by df$x1

t = 0.14907, df = 17.521, p-value = 0.8832

alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0

95 percent confidence interval:

-1.312111 1.512111

sample estimates:

mean in group A mean in group B

2.2 2.1

以上是 如何对R中的多列执行配对t检验? 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/341448.html

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