R多次t检验:分组因子必须有两个变量
R多次t检验:分组因子必须有两个变量
提问于 2019-07-16 09:07:26
我试图在一系列变量上将对照组和实验组进行比较，以表明它们是相似的(基线)。
因此，我需要做多次t检验(未配对/韦尔奇t检验)。我的数据是长格式的，第一个名为"Group“的变量有一个数字1或一个数字2。在我的其他变量中有一些缺失的值，但它是随机的。
因此，当我使用这一行代码手动运行t-test时：
t.test(variable_1 ~ Group,df)它起作用了。
然后，我尝试使用这一行代码一次性完成所有操作：
sapply(df[,2:71], function(i) t.test(i ~ df$Group)$p.value)但我得到了以下错误：
分组因子必须有两个级别。
有人能帮忙吗？
这是这个结构的样子
structure(list(Group = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2), EM_Accuracy_Time_Airport = c(3, 3, 0,
1, 1, 2, 2, 1, 1, 3, 3, 2, 2, 2, 1, 3, 1, 3, 1, 1), EM_Accuracy_Place_Airport = c(2,
2, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 0, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 1, 1, 1), EM_Accuracy_Expl_Airport = c(2,
2, 2, 0, 2, 2, 2, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 0, 1, 0, 2, 2, 1), EM_Accuracy_Death_Airport = c(0,
2, 0, 0, 1, 2, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 0, 0, 3, 0, 0, 0), EM_Accuracy_Time_Metro = c(3,
1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 3, 1, 1, 2, 1, 3, 3), EM_Accuracy_Death_Metro = c(3,
0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 3, 0, 0, 1, 0, 3, 1, 1, 1, 0, 0), EM_Accuracy_PC_Time_Airpot = c(100,
100, 0, 33.3333333333333, 33.3333333333333, 66.6666666666667,
66.6666666666667, 33.3333333333333, 33.3333333333333, 100, 100,
66.6666666666667, 66.6666666666667, 66.6666666666667, 33.3333333333333,
100, 33.3333333333333, 100, 33.3333333333333, 33.3333333333333
), EM_Accuracy_PC_Place_Airport = c(100, 100, 50, 100, 50, 100,
100, 50, 50, 100, 0, 100, 100, 0, 100, 100, 100, 50, 50, 50),
EM_Accuracy_PC_Expl_Airport = c(100, 100, 100, 0, 100, 100,
100, 50, 100, 100, 100, 100, 100, 0, 0, 50, 0, 100, 100,
50), EM_Accuracy_PC_Death_Airport = c(0, 66.6666666666667,
0, 0, 33.3333333333333, 66.6666666666667, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 66.6666666666667, 0, 0, 0, 100, 0, 0, 0), EM_Accuracy_PC_Time_Metro = c(100,
33.3333333333333, 0, 0, 33.3333333333333, 33.3333333333333,
0, 33.3333333333333, 33.3333333333333, 33.3333333333333,
33.3333333333333, 66.6666666666667, 33.3333333333333, 100,
33.3333333333333, 33.3333333333333, 66.6666666666667, 33.3333333333333,
100, 100), EM_Accuracy_PC_Death_Metro = c(100, 0, 33.3333333333333,
0, 33.3333333333333, 33.3333333333333, 0, 0, 0, 100, 0, 0,
33.3333333333333, 0, 100, 33.3333333333333, 33.3333333333333,
33.3333333333333, 0, 0), EM_ACCURACY_PC = c(83.3333333333333,
66.6666666666667, 30.5555555555556, 22.2222222222222, 47.2222222222222,
66.6666666666666, 44.4444444444444, 27.7777777777778, 36.1111111111111,
72.2222222222222, 38.8888888888889, 55.5555555555555, 66.6666666666666,
27.7777777777778, 44.4444444444444, 52.7777777777778, 55.5555555555556,
52.7777777777778, 47.2222222222222, 38.8888888888889), EM_Certainty_Time_Airport = c(3,
1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 3, 3, 2, 2, 2, 4, 2, 3, 3, 2, 2),
EM_Certainty__Place_Airport = c(3, 4, 2, 2, 2, 2, 4, 1, 3,
4, 4, 4, 4, 3, 3, 4, 4, 3, 2, 3), EM_Certainty__Expl_Airport = c(4,
2, 3, 1, 2, 3, 2, 1, 2, 4, 1, 3, 2, 2, 1, 3, 1, 2, 2, 3),
EM_Certainty__Death_Airport = c(1, 1, NA, 1, 2, 1, 3, 1,
2, 3, NA, 3, 2, 1, 2, 1, 1, 1, 4, 4), EM_Certainty__Time_Metro = c(3,
3, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 3, 2, 3, 2, 3, 2, 2, 2, 3, 1, 2, 2),
EM_Certainty__Death_Metro = c(2, 1, 1, NA, 2, 1, 1, 1, 2,
1, NA, 3, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 4), EM_CERTAINTY = c(2.66666666666667,
2, 1.6, 1.2, 2, 1.83333333333333, 2.16666666666667, 1, 2.33333333333333,
2.83333333333333, 2.75, 2.83333333333333, 2.5, 1.83333333333333,
2.16666666666667, 2.16666666666667, 2.16666666666667, 1.83333333333333,
2.16666666666667, 3), EM_CONFIDENCE = c(5, 5, 1, 2, 2, 4,
5, 2, 3, 4, 5, 5, 3, 3, 4, 4, 3, 2, 3, 2), FBM_CONFIDENCE = c(4,
6, 7, 7, 5, 4, 2, 7, 5, 6, 6, 7, 6, 7, 3, 6, 6, 4, 5, 6),
FBM_Vividness_Time = c(3, 3, 1, 4, 3, 2, 4, 3, 4, 4, 1, 3,
4, 4, 3, 3, 3, 2, 4, 3), FBM_Vividness_How = c(4, 4, 2, 4,
4, 3, 4, 4, 4, 4, 3, 4, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4), FBM_Vividness_Where = c(4,
4, 2, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4),
FBM_Vividness_WithWhom = c(4, 4, 3, 4, 3, 4, 4, 4, 4, 4,
4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4), FBM_Vividness_WereDoing = c(4,
4, 1, 4, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 1, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4),
FBM_Vividness_Did_After = c(4, 4, 3, 4, 2, 3, 4, 4, 2, 4,
1, 4, 4, 4, 3, 4, 4, 3, 4, 4), FBM_VIVIDNESS = c(3.83333333333333,
3.83333333333333, 2, 4, 3.16666666666667, 3.33333333333333,
4, 3.83333333333333, 3.66666666666667, 4, 2.33333333333333,
3.83333333333333, 3.83333333333333, 4, 3.66666666666667,
3.83333333333333, 3.83333333333333, 3.5, 4, 3.83333333333333
), FBM_Details_NB_T2 = c(3, 5, 0, 5, 5, 5, 2, 5, 1, 5, 3,
5, 5, 5, 2, 4, 2, 3, 5, 5), P_Novelty_5 = c(5, 6.2, 6.5,
5.6, 4.8, 5.4, 4, 4.2, 4.4, 5.8, 3.4, 5.8, 6, 5.8, 3.8, 6.4,
6.8, 6.6, 7, 3), P_Suprise_emotion = c(6, 6, 6, 6, 4, 5,
1, 7, 1, 5, 4, 5, 7, 7, 6, 4, 7, 7, 2, 5), P_Surprise_Expected = c(1,
3, 5, 2, 4, 3, 6, 2, 2, 1, 6, 4, 3, 1, 5, 1, 1, 1, 5, 4),
P_Surprise_Unbelievable = c(5, 4, 1, 6, 4, 4, 2, 7, 1, 4,
1, 6, 7, 7, 6, 3, 7, 7, 5, 3), `P_Consequence-Importance_5` = c(5.6,
4.8, 3.4, 5, 4.8, 4, 5, 5.4, 3, 5.2, 6.8, 5.4, 4, 4.4, 6,
3.8, 4, 4.8, 5, 5.2), P_Emotional_Intensity_4 = c(5.25, 5.75,
3, 4.75, 4.75, 6, 4, 5.25, 2.5, 5.5, 7, 6.5, 5.75, 6.75,
6.75, 6, 6.25, 6, 5, 2.5), P_Social_Sharing_6 = c(3.66666666666667,
3.83333333333333, 3.4, 3.16666666666667, 3, 3.33333333333333,
3.8, 3.16666666666667, 2.16666666666667, 4.16666666666667,
4, 4.5, 4.5, 4.33333333333333, 4, 3.16666666666667, 3.66666666666667,
4, NA, NA), P_Media_3 = c(4.66666666666667, 4, 3, 2.66666666666667,
2.66666666666667, 2.33333333333333, 3, 2.33333333333333,
2.33333333333333, 3.33333333333333, 4.33333333333333, 5,
4.33333333333333, 5, 4, 2, 3, 3.33333333333333, 2, 1.66666666666667
), P_Ruminations = c(3, NA, 3, 2, 4, NA, 4, 2, 1, 4, 4, 4,
2, 4, 2, 3, 3, 3, 4, 3), P_Novelty_Common_rev = c(6, 7, 7,
7, 4, 6, 4, 7, 2, 6, 3, 7, 7, 7, 3, 6, 7, 7, 7, 3), P_Novelty_Unusual = c(2,
5, 7, 7, 3, 5, 3, 3, 5, 6, 1, 4, 7, 1, 4, 6, 6, 6, 7, 2),
P_Novelty_Special = c(6, 6, NA, 6, 5, 5, 4, 3, 5, 4, 1, 5,
6, 7, 4, 6, 7, 7, 7, 3), P_Novelty_Singular = c(4, 6, 5,
1, 5, 5, 4, 1, 3, 6, 5, 6, 4, 7, 3, 7, 7, 6, 7, 2), P_Novelty_Ordinary_rev = c(7,
7, 7, 7, 7, 6, 5, 7, 7, 7, 7, 7, 6, 7, 5, 7, 7, 7, 7, 5),
P_Consequence = c(6, 7, 5, 4, 5, 4, 5, 3, 5, 5, 7, 5, 5,
2, 6, 6, 1, 4, 6, 3), P_Importance_self = c(4, 3, 3, 4, 4,
3, 5, 6, 1, 5, 7, 5, 3, 3, 5, 2, 2, 4, 5, 3), `P_Importance_friends&family` = c(4,
4, 3, 4, 4, 4, 4, 6, 1, 5, 6, 5, 3, 3, 5, 2, 6, 4, 5, 10),
P_Importance_Belgium = c(7, 5, 3, 7, 6, 5, 6, 7, 3, 7, 7,
7, 5, 7, 7, 5, 6, 7, 6, 6), P_Importance_International = c(7,
5, 3, 6, 5, 4, 5, 5, 5, 4, 7, 5, 4, 7, 7, 4, 5, 5, 3, 4),
P_Emotional_Intensity_Upset = c(4, 5, NA, 3, 3, 5, 3, 5,
2, 5, 7, 5, 5, 6, 7, 6, 6, 5, 5, 3), P_Emotional_Intensity_Indiferent_rev = c(7,
7, 5, 7, 6, 7, 4, 6, 4, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, NA, 4),
P_Emotional_Intensity_Affected = c(6, 6, 3, 5, 5, 6, 5, 6,
2, 5, 7, 7, 5, 7, 7, 6, 6, 6, NA, 2), P_Emotional_Intensity_Shaken = c(4,
5, 1, 4, 5, 6, 4, 4, 2, 5, 7, 7, 6, 7, 6, 5, 6, 6, 5, 1),
P_Rehearsal_Media_TV = c(5, 3, NA, 3, 2, 3, NA, 1, 1, 4,
3, 5, 5, 5, 2, 3, 2, 2, 2, 2), P_Rehearsal_Media_Internet = c(4,
4, 1, 3, 2, 2, 2, 4, 3, 2, 5, 5, 3, 5, 5, 1, 5, 4, 2, 1),
P_Rehearsal_Media_Social_Networks = c(5, 5, 5, 2, 4, 2, 4,
2, 3, 4, 5, 5, 5, 5, 5, 2, 2, 4, 2, 2), P_Social_Sharing_How_Often = c(4,
5, 4, 4, 4, 3, 3, 3, 3, 5, 4, 5, 5, 5, 5, 3, 4, 4, 5, NA),
P_Social_Sharing_With_How_Many_People = c(5, 4, NA, 3, 3,
3, 3, 3, 2, 5, 3, 5, 5, 3, 5, 3, 3, 4, 3, NA), PK_Shops_YN = c(0,
1, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1),
PK_Comic = c(0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0,
0, 0, 0, 1, 0), PK_Hotel = c(0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1,
0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0), PK_Decoration_Maelbeek = c(0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1),
PK_Stations_before_after_Maelbeek = c(0, 0.5, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0.5, 1, 0, 0, 0.5, 0.5, 0, 0, 0.5, 0, 0.5, 0), PK_TOTAL_PC = c(0,
50, 0, 40, 40, 40, 20, 0, 10, 60, 20, 40, 90, 70, 20, 0,
30, 20, 70, 40), SI_Attachment_BXL = c(6, 4, 1, 4, 2, 5,
1, 6, 5, 4, 2, 6, 6, 7, 1, 3, 6, 4, 5, 4), SI_Pride_BXL = c(1,
2, 1, 2, 1, 2, 1, 5, 1, 6, 1, 1, 7, 7, 1, 2, 6, 1, 3, 3),
SI_Attachment_Belgium = c(7, 3, 5, 5, 4, 6, 7, 6, 5, 6, 7,
7, 7, 7, 5, 6, 7, 6, 4, 2), SI_Pride_Belgium = c(7, 2, 6,
4, 2, 6, 4, 5, 1, 5, 1, 6, 7, 7, 5, 7, 7, 6, 2, 2), SI_Attachment_EU = c(6,
4, 2, 5, 4, 4, 5, 4, 7, 4, 1, 6, 7, 7, 5, 4, 6, 6, 2, 6),
SI_Pride_EU = c(7, 1, 1, 4, 3, 4, 4, 4, 1, 4, 1, 6, 7, 7,
4, 3, 6, 6, 2, 4)), .Names = c("Group", "EM_Accuracy_Time_Airport",
"EM_Accuracy_Place_Airport", "EM_Accuracy_Expl_Airport", "EM_Accuracy_Death_Airport",
"EM_Accuracy_Time_Metro", "EM_Accuracy_Death_Metro", "EM_Accuracy_PC_Time_Airpot",
"EM_Accuracy_PC_Place_Airport", "EM_Accuracy_PC_Expl_Airport",
"EM_Accuracy_PC_Death_Airport", "EM_Accuracy_PC_Time_Metro",
"EM_Accuracy_PC_Death_Metro", "EM_ACCURACY_PC", "EM_Certainty_Time_Airport",
"EM_Certainty__Place_Airport", "EM_Certainty__Expl_Airport",
"EM_Certainty__Death_Airport", "EM_Certainty__Time_Metro", "EM_Certainty__Death_Metro",
"EM_CERTAINTY", "EM_CONFIDENCE", "FBM_CONFIDENCE", "FBM_Vividness_Time",
"FBM_Vividness_How", "FBM_Vividness_Where", "FBM_Vividness_WithWhom",
"FBM_Vividness_WereDoing", "FBM_Vividness_Did_After", "FBM_VIVIDNESS",
"FBM_Details_NB_T2", "P_Novelty_5", "P_Suprise_emotion", "P_Surprise_Expected",
"P_Surprise_Unbelievable", "P_Consequence-Importance_5", "P_Emotional_Intensity_4",
"P_Social_Sharing_6", "P_Media_3", "P_Ruminations", "P_Novelty_Common_rev",
"P_Novelty_Unusual", "P_Novelty_Special", "P_Novelty_Singular",
"P_Novelty_Ordinary_rev", "P_Consequence", "P_Importance_self",
"P_Importance_friends&family", "P_Importance_Belgium", "P_Importance_International",
"P_Emotional_Intensity_Upset", "P_Emotional_Intensity_Indiferent_rev",
"P_Emotional_Intensity_Affected", "P_Emotional_Intensity_Shaken",
"P_Rehearsal_Media_TV", "P_Rehearsal_Media_Internet", "P_Rehearsal_Media_Social_Networks",
"P_Social_Sharing_How_Often", "P_Social_Sharing_With_How_Many_People",
"PK_Shops_YN", "PK_Comic", "PK_Hotel", "PK_Decoration_Maelbeek",
"PK_Stations_before_after_Maelbeek", "PK_TOTAL_PC", "SI_Attachment_BXL",
"SI_Pride_BXL", "SI_Attachment_Belgium", "SI_Pride_Belgium",
"SI_Attachment_EU", "SI_Pride_EU"), row.names = c(NA, -20L), class = c("tbl_df",
"tbl", "data.frame"))回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2019-07-16 10:01:02
您得到的错误意味着您的数据集中至少有一个变量存在问题。
下面是一个帮助您发现有问题的变量的过程：
library(tidyverse)
df %>%
group_by(Group) %>% # for each group value
summarise_all(~sum(!is.na(.))) %>% # count non NA values for each variable
gather(var,value,-Group) %>% # reshape
spread(Group, value, sep = "_") %>% # reshape
filter(Group_2 < 2) # get problematic variables
# # A tibble: 5 x 3
# var Group_1 Group_2
# <chr> <int> <int>
# 1 P_Emotional_Intensity_Affected 18 1
# 2 P_Emotional_Intensity_Indiferent_rev 18 1
# 3 P_Social_Sharing_6 18 0
# 4 P_Social_Sharing_How_Often 18 1
# 5 P_Social_Sharing_With_How_Many_People 17 10计数将引发分组变量中需要两个级别的错误。
1计数会在你的一个组中抛出一个关于需要更多观察的错误。
在发现它们之后，您必须相应地对待它们，然后您的原始t.test代码就可以工作了。
Stack Overflow用户
发布于 2019-07-16 10:02:24
所以我的问题是在一个变量中丢失了数据。
但是，如果您正在考虑以长格式进行多个T-测试:这一行代码可以：
应用(df，2:71，函数(I) t.test(i ~ df$Group)$p.value)
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/57053775
复制相关文章
相似问题
腾讯云开发者
