r 中的 T 检验：如何使用 lapply 函数更改 t 检验的 x 和 y 参数

Posted 2023-03-12

【中文标题】r 中的 T 检验：如何使用 lapply 函数更改 t 检验的 x 和 y 参数

【英文标题】：T test in r: How to change the x and y arguments of a t-test using a lapply function

【发布时间】：2020-10-18 10:21:54

【问题描述】：

我有这个数据框：

我正在使用这种 lapply 方法执行 t_test：

columns = colnames(my_data)[-1]
my_t_test<-lapply(my_data[columns], function(x) t.test(x~my_data$Treatment,alternative='less'))

但似乎 t_test 采用了x=my_data$Control 和y=my_data$Stress，使得结果毫无意义。由于我正在测试另一种假设，即$Stress 组中的均值差异较小，我希望 x 参数为my_data$Stress。并且选项是更改为alternative='greater'，但这是一种糟糕的方法，另一个选项是更改我的数据框中组的顺序，但我正在寻找一种编程解决方案。

有什么建议吗？

【问题讨论】：

你有factor 栏目吗？在这里，您使用的是公式方法。最好是function(x) t.test(val ~ Treatment, data = data.frame(val = x, Treatment = my_data$Treatment))

我觉得你很困惑。如果这是您的数据框在 R 控制台会话中显示的方式，那么列名，即。变量名是“21”、“28”、“35”、...

@akrun，不工作，顺便说一下，我改变了我的数据框的顺序，把压力行放在第一位，但结果是一样的。我很困惑

@DavidLópez 你能用dput这个例子来测试吗？谢谢

【参考方案1】：

我们可以通过遍历列名向量来对“my_data”的列进行子集化后使用公式方法

lapply(columns, function(nm) t.test(.~ Treatment, my_data[c('Treatment', nm)]))