Question

所以我知道R有一个t.test的内置函数....它基本上只是t.test（y1，y2）等但是我无法访问我想要比较的数据。

所以我基本上有两个单独的数据输出第一个叫做'data'，它的输出类似于

Time    Kilometres
0   0
1   0.05
2   0.1
3   0.15
4   0.2
5   0.25
6   0.3
7   0.35
8   0.4
9   0.45
10  0.5

另一个输出称为'hunt'并具有此输出

cuts: [20,25)
   Time Kilometres
21   20        7.3
22   21        8.4
23   22        9.5
24   23       10.6
25   24       11.7
------------------------------------------------------------ 
cuts: [25,30)
   Time Kilometres
26   25       12.8
27   26       13.9
28   27       15.0
29   28       16.1
30   29       17.2
------------------------------------------------------------ 
cuts: [30,35)
   Time Kilometres
31   30       18.3
32   31       19.4
33   32       20.5
34   33       21.6
35   34       22.7

我的问题是，是否可以为每次切割做单独的T.tests。就像为每个切割获得单独的p值，同时将每个切割与我的第一个数据“数据”进行比较。

所以cut的p值：[0,5] = 削减：[5:10] = 等等再次感谢

Answer 1

到目前为止，您还不清楚要在每个组中测试什么。 t.test可以用作两组测试或一组测试。每个切割只有一个组。当用作单组测试时，测试运行的平均值需要有一个假定值，但不清楚哪种参考值是合适的。我想知道你真正想要做的是在每个切割类别中进行线性回归来测试趋势吗？这将隐含地测试零斜率。这是经过轻度测试的代码：

 lapply( split( dat, cut.grp) , 
         function(dgrp) summary(lm( Kilometres ~ Time, data=dgrp))$coefficients [ ,"Pr(>|t|)"] )

用于多个数据集的R程序中的T.test

1 个答案: