在 R 中进行多个 T 检验，简明

Question

我希望在 R 中进行多个 t 检验，而不必对每个检验进行复制粘贴。每次查看 "Level_#" 时都会测试 "Type" 是否存在差异（无论是 "Left" 还是 "Right"）。目前，我可能有：

t.test(Level_1 ~ Type, alternative="two.sided", conf.level=0.99)
t.test(Level_2 ~ Type, alternative="two.sided", conf.level=0.99)

Type Level_1 Level_2 Level_3
Left      17      50      98
Right     18      65      65
Left      23       7      19
Left      65       7     100
Right     9       13      17

问题是我有数百个 "Level_#"，想知道如何自动执行此过程并输出结果的数据框。我的想法是以某种方式合并一个应用功能。

Answer 1

您可以使用 tidyverse 方法，并使用 purrr 和 broom 包。

require(tidyverse)
require(broom)

df %>% 
  gather(var, level, -type) %>% 
  nest(-var) %>%
  mutate(model = purrr::map(data, function(x) { 
    t.test(level ~ type, alternative="two.sided", conf.level=0.99, 
           data = x)}), 
    value = purrr::map(model, tidy), 
    conf.low = purrr::map(value, "conf.low"),
    conf.high = purrr::map(value, "conf.high"),
    pvalue = purrr::map(value, "p.value")) %>% 
  select(-data, -model, -value)

输出：

     var  conf.low conf.high    pvalue
1 level1 -3.025393  4.070641 0.6941518
2 level2 -3.597754  3.356125 0.9260015
3 level3 -3.955293  3.673493 0.9210724

示例数据：

set.seed(123)
df <- data.frame(type = rep(c("left", "right"), 25), 
                 level1 = rnorm(50, mean = 85, sd = 5), 
                 level2 = rnorm(50, mean = 75, sd = 5), 
                 level3 = rnorm(50, mean = 65, sd = 5))

在 R 中进行多个 T 检验，简明

Conduct Multiple T-Tests in R, Condensed

r

dataframe

hypothesis-test