首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么R中的welch测试函数(package Onewaytest)不接受"factor“类型的样本值?

在R中,welch测试函数(package Onewaytest)不接受"factor"类型的样本值,是因为welch测试函数是用于比较两个或多个数值型样本之间的差异,而不是用于比较不同类别之间的差异。

"factor"类型的样本值是用于表示分类变量的数据类型,在统计分析中通常用于描述不同类别之间的差异。而welch测试函数主要用于比较连续变量之间的差异,因此不接受"factor"类型的样本值作为输入。

如果想要比较不同类别之间的差异,可以使用其他适合的统计方法,例如方差分析(ANOVA)或卡方检验等。这些方法可以在R的其他统计包中找到相应的函数进行计算和分析。

总结起来,welch测试函数不接受"factor"类型的样本值是因为它的设计目的是用于比较数值型样本之间的差异,而不是用于比较不同类别之间的差异。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

机器学习与R语言实战笔记(第三章)

R和统计,R语言和统计是一对兄弟,相互难以离开呀! 这里记录下这本书里我之前不了解内容,欢迎一起交流!向量模式作者写了个函数来干这件事,我学习下,登上巨人肩膀。... 打结提示是因为有重复,p小于0.05,原假设不成立,自动和手动档汽车mpg分布是不同。...R还为用户提供了其他假设检验方法: 1.百分比检验prop.test: 用于测试不同样本百分比分布是否一致。...2.Z检验(UsingT包simple.z.test):比较样本均值与整体数据集均值以及标准偏差。...$mpg~factor(mtcars$gear)) ###################该方法优势是应用了Welch修正处理变量不均匀性 One-way analysis of means (not

1.1K20

「Workshop」第十三期:统计检验与多重矫正

主要讲一下 μ检验(又称Z检验),T检验、F检验原理以及在R应用。...单样本T检验在R应用 某鱼塘水含氧量多年平均值为4.5mg/L,现在该鱼塘设10点采集水样,测定水中含氧量(单位:mg/L)分别为: #4.33,4.62,3.89,4.14,4.78,4.64,4.52,4.55,4.48,4.26...总体方差已知,不论样本容量是否大于30,用z检验 总体方差未知,两样本容量均大于30,用z检验;两样本容量小于30时,用T检验 两样本T检验在R应用 —————————#独立样本T检验#——————...之间差异要大到“一定程度”(其实是指与随机误差相比)。 我们把所要检验假设写为: ? 为了检验上述假设,我们做出下面的分析,为什么实际上各个 ? 会有差异?...方差分析在R应用 >medicine <- data.frame( Response=c(30,38,35,41,27,24,32,26,31,29,27,35,21,25,17,21,20,19

2.4K10

使用 ALDEx2 进行差异分析

() 函数将输出: •we.ep (Welch's t 检验 p )•we.eBH ( Welch's t 检验校正后 p )•wi.ep (秩和检验 p )•wi.eBH (秩和检验校正后...此外,因为 aldex.clr() 函数使用蒙特卡罗方法对数据进行采样,所以所有结果都是由 aldex.clr() 函数 mc.samples 变量给出狄利克雷实例数平均值。...t" 选项表示使用 Welch's t 检验和秩和检验。若test="glm",则 effect 应指定为 FALSE。输出结果包括原始 p 和校正后。...", xlab="Log-ratio abundance",ylab="Difference") 参数,type = MA 指定要图类型;test="welch" 表示使用 Welch's t 检验来计算显著性...如果样本量足够大,则 0.5 或更大效果量可被认为有一定生物学相关性。在 ALDEx2 ,建议效应大小 cutoff 设置为 1.5-2 ,overlap cutoff 设置为 0.01。

4.3K20

「Workshop」第四十期 常用差异分析方法

几种常用差异分析方法简介 如今在生物学研究,差异分析越来越普遍,也有许多做差异分析方法可供选择。...适用条件 已知一个总体均数 已知一个样本均数及该样本标准差 样本正态分布或近似正态总体 实际应用,当数据量足够大时,对样本正态分布要求不再严格。...6.需要注意是制作分组信息因子向量是,因子水平前后顺序,在R很多模型,默认将因子向量第一个水平看作对照组 如果数据量大并且要求比较conservative的话可以所有方法都用下,然后取并集...(TMM) 计算文库scale factor进行normalization,以最大程度地缩小样本间基因表达量log-fold change。...个人认为这一项相当于GLM每个基因beta #####################负二项式广义对数线性模型 fit <- glmFit(DGElist, design) results <-

1.5K21

单因子测试(下)——回归测试法

---- 因子预处理 与分层测试法不同,回归法测试时,因子可以不进行中性化处理,只进行异常值处理和标准化(zscore)处理,将中性化过程包含在测试过程。...方法说明 每一期,对全样本做一次回归,回归时将本期到下一期股票收益率作为因变量,当期因子暴露作为自变量,同时考虑到市值中性和行业中性,加入行业虚拟变量和市值变量作为自变量,市值变量可以取对数消除量纲...得到回归结果,因子暴露系数即为因子收益率,通过多期回归后,就可以得到因子收益率序列及回归t序列,通过这两个序列可以构造指标分析因子表现。...评价指标 因子收益率序列检验t均值 因子收益率序列大于0概率 t序列绝对均值 t序列绝对大于等于2概率 IC,ICIR IC均值 IC绝对大于0.02概率 基本都是一些非常简单指标...,至于为什么取t绝对大于2,IC大于0.02,也没有太好原因,但也是符合常理,t绝对越大,回归方程系数显著性越高,IC表示相关系数,绝对越大,表明因子暴露跟股票收益率相关性更高。

5.7K12

数据分析:假设检验方法汇总及R代码实现

当处理组数目超过2时,可能需要采用多组比较检验方法,如方差分析(ANOVA)或Kruskal-Wallis H检验。二、数据分布类型判断数据分布类型对于选择合适假设检验方法至关重要。...68-95-99.7规则:在正态分布,约68%数据落在均值±1个标准差范围内,约95%数据落在均值±2个标准差范围内,约99.7%数据落在均值±3个标准差范围内。...查找t分布临界:根据自由度(通常是 −1)和显著性水平,查找t分布表临界。做出结论:如果计算出t统计量大于临界,则拒绝零假设,认为两组数据之间存在显著差异。...做出结论:如果计算出U小于或等于临界,或者相应p小于显著性水平,则拒绝零假设,认为两个样本中心趋势存在显著差异。...an optional factor for stratification.# 安装并加载coin包library(coin)​# 示例数据,确保group和study列均为因子类型data <- data.frame

26910

R」t 检验

今天把之前组团翻译 Cookbook for R 也放到了 Gitee 上,国内访问和阅读体验感会上升很多。...问题 你想要检验来自两个总体样本是否有不同均值(显著性差异),或者检验从一个总体抽取样本均值和理论均值有显著性差异。 方案 样本数据 我们将使用内置sleep数据集。...默认不是Student t检验而是使用了Welch t检验。注意Welch t-test结果df=17.776,这是因为对不同质方差进行了校正。...如果你使用有分组变量长格式数据,group=1第一行与group2第一行配对。确保数据排序好并且不存在缺失是非常重要;否则配对可以丢弃。...这种情况,我们能通过group和ID变量进行排序来确保顺序是一样。关于排序更多信息参见Sorting。

1.4K20

R语言数据分析与挖掘(第五章):方差分析(1)——单因素方差分析

因素不同选择方案称之为因素水平(level of factor)或处理(treatment)。因素水平实际上就是因素取值或者是因素分组。...函数介绍 对于非正态分布数据,一般采用Levenc检验法,且该检验同样适用于正态数据检验。R中进行Levene检验函数为leveneTest(),该函数包合在car 包,使用前需要加载。...: Fomula:指定用于方差分析模型公式,一般是以“Ihs ~ rhs"形式,在单因素方差分析即为“X~A”形式,X表示样本观测,A表示影响因素: Data:指定用于分析数据对象; Subset...逻辑,指定是否将样本观测位方差视为相等,若为TRUE, 则执行单因素方差分析中平均值简单F检验,若为FALSE,则执行Welch (1951)近似方法,默认位为FALSE。...综合案例:不同治疗方法下胆固醇降低效果差异性分析 下面利用R语言包multcomp数据集cholcsterol进行单因素方差分析,首次使用该包需要下载并加载: >install,packages (

4.8K31

强化学习实验里到底需要多少个随机种子严格证明

另一种看待这种情况方法是考虑置信区间。可以计算两种置信区间: ? 统计可以出现两种类型错误: 第一种错误是在没有真正差异时声称算法优于另一算法优越性。...上述实验,当N=10时,满足影响因子为1382概率条件,并在welch's test前提之下,使用经验估算为 ? 。但是,需要值得注意是,这样实验结果是基于多个近似,包括 ?...然后,在实验,也验证了,低样本数导致了s1和s2估算不准确性,并造成β 计算较大误差,最终造成从实验反馈样本数量需求也偏低。...在上图中,这种可能性在bootstrap测试得到约10%计算结果,Welch's测试获得了高于5%结果。...经验标准偏差影响 基于样本容量 N 和标准偏差经验估算Welch's test计算了 t 统计信息和自由度 V 。当 N 很低时,S1和S2估算低于实际标准偏差值。

77420

R语言】热图绘制-heatmap函数

如上图所示,每一行是一个基因,每一列是一个样本。每一个小色块,就是这个基因在这个样本表达量。只是这里用颜色深浅来表示基因表达高低而已,颜色越红,表达越高。颜色越蓝表达越低。...也就是说绘制热图原始数据就是一个表达矩阵。这个表达矩阵理论上可以包含所有基因,但在实际应用,一般会去挑选差异表达基因。...因为绘制热图一个目的,也是为了展示和检查挑选出差异表达基因是否能够很好将不同类型样本区分开,这里有tumor和normal两种类型样本。...从图中我们可以看到,挑选出差异表达基因能够很好将tumor样本和normal样本区分开来。..._2.5_pval_0.01.txt",header=T,row.names = 1,sep="\t") #设置样本类型 type=factor(rep(c("CR","CC"),each=3)) #提取差异表达

2.2K30

go benchmark 性能测试

_test.go结尾 基准测试函数必须以Benchmark开头,必须是可导出 基准测试函数必须接受一个指向Benchmark类型指针作为唯一参数 基准测试函数不能有返回 b.ResetTimer...性能对比 上面那个基准测试例子,其实是一个int类型转为string类型例子,标准库里还有几种方法,我们看下哪种性能更加. func BenchmarkSprintf(b *testing.B){...从这个数据我们就知道它为什么这么慢了,内存分配都占用都太高。 在代码开发,对于我们要求性能地方,编写基准测试非常重要,这有助于我们开发出性能更好代码。..., 比如-run ABC只测试函数包含ABC测试函数 -timeout t:测试时间如果超过t, panic,默认10分钟 -v:显示测试详细信息,也会把Log、Logf方法日志显示出来 Go...1.7开始支持 sub-test概念。

9.1K30

强化学习实验里到底需要多少个随机种子严格证明

另一种看待这种情况方法是考虑置信区间。可以计算两种置信区间: ? 统计可以出现两种类型错误: 第一种错误是在没有真正差异时声称算法优于另一算法优越性。...上述实验,当N=10时,满足影响因子为1382概率条件,并在welch's test前提之下,使用经验估算为 ? 。但是,需要值得注意是,这样实验结果是基于多个近似,包括 ?...然后,在实验,也验证了,低样本数导致了s1和s2估算不准确性,并造成β 计算较大误差,最终造成从实验反馈样本数量需求也偏低。...在上图中,这种可能性在bootstrap测试得到约10%计算结果,Welch's测试获得了高于5%结果。...经验标准偏差影响 基于样本容量 N 和标准偏差经验估算Welch's test计算了 t 统计信息和自由度 V 。当 N 很低时,S1和S2估算低于实际标准偏差值。

1.5K30

DRL实验到底需要多少个随机种子?

统计可以出现两种类型错误: 第一种错误是在没有真正差异时声称算法优于另一算法优越性。注意,我们称之为显着性水平和类型-I 误差 α 概率,因为它们都指的是相同概念。...上述实验,当N=10时,满足影响因子为1382概率条件,并在welch's test前提之下,使用经验估算为 ? 。但是,需要值得注意是,这样实验结果是基于多个近似,包括 ?...然后,在实验,也验证了,低样本数导致了s1和s2估算不准确性,并造成β 计算较大误差,最终造成从实验反馈样本数量需求也偏低。...在上图中,这种可能性在bootstrap测试得到约10%计算结果,Welch's测试获得了高于5%结果。...经验标准偏差影响 基于样本容量 N 和标准偏差经验估算Welch's test计算了 t 统计信息和自由度 V 。当 N 很低时,S1和S2估算低于实际标准偏差值。

1.1K10

基于QC样本代谢组学数据校正(statTarget)

为什么数据质量控制重要呢? 质量控制是生物分析基本概念之一,用在保证组学测定数据重复性和精确性。由于色谱系统与质谱直接与样品接触, 随着分析样品增多,色谱柱和质谱会逐步污染,导致信号漂移。...质控样本被用于评估整个质谱数据在采集过程信号漂移, 这些漂移进一步能够被精确算法所识别,校正,提高数据质量。...如图1所示,蓝色质控样本特征峰信号强度在整个分析过程能够具有将近6倍差异(最高点-最低点), 通过QC-RFSC算法校正后,信号强度差异被降到了1.5倍以内。...normalization),glog转化(glog transformation),K-近邻算法数据填充[3]、中位数、最小填充都是针对缺失数据进行填充方法。...单变量分析:Welch t检验,Shapiro-Wilk normality test(数据正态性检验) and Mann-Whitney test。

1.8K30

Golang基准测试

1、基本使用 基准测试常用于代码性能测试,函数需要导入testing包,并定义以Benchmark开头函数, 参数为testing.B指针类型,在测试函数循环调用函数多次 go test testcalc...基准测试函数会被一直调用直到b.N无效,它是基准测试循环次数 b.N从1开始,如果基准测试函数在1秒内就完成 (默认),则b.N增加,并再次运行基准测试函数 b.N会按照序列1,2,5,10,20,50...,...增加,同时再次运行基准测测试函数 上述结果解读代表1秒内运行了250次,每次4682682 ns -12后缀和用于运行次测试GOMAXPROCS有关。...,直接用cap初始化和cap动态扩容进行对比 package pkg07 import ( "math/rand" "testing" "time" ) // 指定大cap切片 func...例如测试测试函数复杂度,不带capslice动态扩容 对上面代码调用动态扩容生成切片进行再次封装 package pkg08 import ( "math/rand" "testing"

51920

R语言倾向性评分:加权

之前已经介绍过倾向性评分匹配(propensity score matching)、倾向性评分回归和分层: R语言倾向性评分:回归和分层 R语言倾向性评分:匹配 今天继续介绍倾向性评分最后一个重要部分...加权后,干预组和对照组样本量已经变了哦! 如果想要画出加权后数据基线资料表,可以借助survey包。...这里演示逻辑回归,根据因变量类型,可选择不同回归方法。...,R自带lm和glmweights参数并不是样本权重,这点可以查看帮助文档确定,所以如果想要使用加权后数据进行线性回归和逻辑回归,需要使用其他R包,比如survey包。...重叠加权 重叠加权目标人群是两组协变量相似的人,即PS分布重叠的人,其估计效应为重叠人群平均处理效应(ATO)。

1.1K20

最佳截断确定之cutoff

关于连续性变量最佳截断选择,之前介绍了survminersurv_cutpoint以及X-tile软件: R语言生存分析实现 生存分析最佳截断的确定 今天再介绍一个非常好用R包:cutoff...cox:寻找COX回归中P最小cutoff linear:寻找线性回归中P最小cutoff logit:寻找logistic回归中P最小cutoff logrank:寻找logrank检验..."event", x = "DEPDC1", cut.numb = 1, #截点个数 n.per = 0.2, #分组后每组样本量占总样本比例...2.5e-05,你可以换其他截断试试,得到P都比这个大~ 根据这个分组做cox回归得到P是最小。...其他几个函数用法都是一模一样,就不多做讲解了,这个R包功能强大,使用简答,非常值得大家学习。

33510
领券