基于一个条件多次重复 t 检验答案

【问题标题】：Repeated t-test based on a condition for multiple times基于一个条件多次重复 t 检验
【发布时间】：2021-09-07 02:42:42
【问题描述】：

我想通过 F1 ~ F4 重复执行基于年龄组的两样本 t 检验。这是我的数据（真实数据集有超过 1000 行）。我从两个国家的 4 个年龄段收集数据。

group country   F1   F2   F3   F4
  1        1     0.2   0.2  1.3  7.1
  2        2     1.3   0.1  2.1  1.1
  1        2     2.1   4.6  0.2  3.2
  4        1     0.4   0.1  2.5  5.1
  3        1     0.1   0.8  3.7  4.4

我尝试使用 group_by 函数来划分组并使用 lapply 函数多次进行 t 检验但它不起作用。第一个错误是 '.[-c(1, 2, 3)]' 不是函数、字符或符号。这里我想排除不需要做t检验的前三列。

df_M %>%
  group_by(group) %>%
  lapply(.[-c(1,2,3)], function(x) t.test(x ~ .$country))

所以我尝试先执行 group_by 函数，例如：

test <- df_M %>%
  group_by(group)
t.test <- lapply(test [-c(1,2,3)], function(x) t.test(x ~ test $country))

但第二个问题来了，我没有得到我想要的，而是国家 1 和 3 之间 F1~F4 的 t 检验，没有进一步基于不同的组。

如果我按组创建不同的数据框可以解决，例如：

G1 <- filter(df_M, df_M$group == 1)
G1_ttest <- lapply(G1[-c(1,2,3)], function(x) t.test(x ~ G1$country))

【问题讨论】：

“不起作用”到底是什么意思？你有错误吗？如果是这样，错误是什么？你得到了你不期望的输出吗？如果是这样，您将其与什么进行比较？如果你要手动写出你想用完的命令，那会是什么样子？看起来第2组只有一个国家。在这种情况下，您到底在测试什么？
@MrFlick 感谢您的提问。我更新描述。关于我想测试的是，我想知道 2 个国家之间每组 4 个因素的差异。例如，在第 1 组中，F1 的国家 1 和国家 3 之间是否存在显着差异。
嗯，由于某些组只有一个国家/地区，因此实际上不可能测试您提供的样本数据的假设。请更改您的样本数据，以便实际上可以测试该特定假设或描述在这种情况下应该发生什么。

标签： r

【解决方案1】：

您不能将lapply 与group_by 一起使用。 group_by 动词仅适用于 dplyr 命令。像lapply 这样的基本 R 函数不会考虑那个额外的属性。看来您正在尝试做类似的事情

df_M %>% 
  group_by(group) %>% 
  summarize(across(F1:F4, ~list(t.test(.x ~ country))))

如果你真的想要一个命名列表，你也可以添加

df_M %>% 
  group_by(group) %>% 
  summarize(across(F1:F4, ~list(t.test(.x ~ country)))) %>% 
  select(F1:F4) %>% 
  as.list()

【讨论】：