使用 r 确定或测试变量中某些水平的显着性答案

【问题标题】：Determine or test signficance for certain levels in a variable using r使用 r 确定或测试变量中某些水平的显着性
【发布时间】：2013-12-11 02:41:55
【问题描述】：

在这个数据集中，我主要有一个因变量（反应时间）和两个自变量（Prime Type（5 个级别）和 Related（2 个级别））。我想查看每个 Prime 类型级别的相关反应时间 (RT) 重要性。例如，PrimeType 2 的相关（级别 1）条件与不相关（级别 2）的显着差异。我尝试执行此操作的基本方法之一是使用 t.test，但只能将其作为以下代码运行（与所有 PrimeType 相关）：

t.test(RT~Related, alternative='two.sided', conf.level=.95, var.equal=FALSE,
  data=mydata)

我应该如何为 R 编写代码以仅查看 PrimeType 2 的相关变量？

@BenBolker -- 感谢您的评论。如何解释以下输出？ Prime 类型是否与截距进行比较？这是什么？

> lm3 <- lmList(RT~Related|PrimeType, mydata)
> summary(lm3)
Call:
Coefficients:
(Intercept) 
    Estimate Std. Error   t value Pr(>|t|)
1 690.2596   6.255575 110.34311        0
2 677.0929   6.673277 101.46332        0
 ....
Related1 
Estimate Std. Error    t value     Pr(>|t|)
1 -13.307825   9.146849 -1.4549081 1.457611e-01
2   1.408043   9.483289  0.1484763 8.819733e-01
3  -7.737740   9.518978 -0.8128750 4.163306e-01
....

【问题讨论】：

也许是library(nlme); summary(lmList(RT~Related|PrimeType)) ?

标签： r variables levels significance

【解决方案1】：

您可以创建数据的子集

subset(mydata, PrimeType == 2)

对于t.test 函数：

t.test(RT ~ Related, alternative='two.sided', conf.level=.95, var.equal=FALSE, 
       data = subset(mydata, PrimeType == 2))

【讨论】：

感谢您的回答。您提供的 t.test 代码用于测试 Related 对每个 PT 级别的重要性。