执行独立样本 t 检验

Question

我有一个看起来像这样的数据集

Id           age       memory_score
1            young     71.11172
2            old       67.65542 
3            young     65.34716 
4            young     81.21345 
5            old       80.72106 
6            old       73.01981 

I want to do an independent T-test to test the hypothesis that younger people have a higher memory score than middle-aged or older people.

这是我尝试过的代码，但不幸的是它给了我一个错误，叫做：分组因子必须正好有 2 个级别。我想知道如何解决这个问题。

t.test(PU6_exercise_data1$age ~ PU6_exercise_data1$memory_score, var.equal = TRUE)

Answer 1

这可以通过改变公式的顺序来解决。

这里是一些重新创建数据的代码。

id <- 1:6
age <- c("young", "old", "young", "young", "old", "old")
memory_score <- c(71.11172, 67.65542, 65.34716, 81.21345, 80.72106, 73.0198)
df <- data.frame(id = id, age = age, memory_score = memory_score)
  

然后，我们可以进行t检验：

t.test(df$memory_score ~ df$age, var.equal = TRUE)

您可以在t.test 文档中的公式接口示例中看到这一点。