如何在R中使用数据框中的因子列执行配对t检验？

当我们在R数据框中有一个具有两个水平的因子列和一个数值列时，我们可以对该数据框应用配对t检验，但数据必须是针对同一对象收集的，否则它就不是配对数据。此处讨论的数据的t.test应用可以使用命令t.test(y1~x1,data=df)完成，其中y1是数值列，x1是因子列，这两个列都存储在名为df的数据框中。

示例

考虑以下数据框：

 在线演示

x1<-sample(c("Male","Female"),20,replace=TRUE)
y1<-rpois(20,5)
df1<-data.frame(x1,y1)
df1

输出

     x1    y1
1  Female  4
2  Male    4
3  Female  4
4  Male    4
5  Female  6
6  Male    4
7  Female  3
8  Male    4
9  Female  7
10 Male    6
11 Male    2
12 Female  1
13 Male    5
14 Male    8
15 Male    6
16 Male    6
17 Female  3
18 Female  5
19 Male    4
20 Male    5

对df1中的数据应用t.test：

示例

t.test(y1~x1,data=df1)

输出

   Welch Two Sample t-test
data: y1 by x1
t = -0.88636, df = 12.897, p-value = 0.3917
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-2.436194 1.019527
sample estimates:
mean in group Female mean in group Male
   4.125000   4.833333

示例

 在线演示

x2<-sample(c("Hot","Cold"),20,replace=TRUE)
y2<-sample(0:9,20,replace=TRUE)
df2<-data.frame(x2,y2)
df2

输出

   x2    y2
1  Hot   8
2  Cold  1
3  Hot   5
4  Hot   2
5  Cold  4
6  Cold  0
7  Hot   8
8  Cold  3
9  Cold  9
10 Cold  6
11 Cold  0
12 Cold  9
13 Hot   6
14 Hot   2
15 Cold  3
16 Hot   1
17 Cold  6
18 Hot   7
19 Hot   8
20 Hot   9

对df2中的数据应用t.test：

示例

t.test(y2~x2,data=df2)

输出

   Welch Two Sample t-test
data: y2 by x2
t = -1.0627, df = 17.721, p-value = 0.3022
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-4.46872 1.46872
sample estimates:
mean in group Cold mean in group Hot
  4.1    5.6

更新于：2021年3月16日

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