Question

我正在尝试将t检验应用于24个级别的因子（说话者）。我的目标是根据连续变量，强度差异（intdiff）查看拼写法（2级：jj或L）之间是否存在显着差异。但是，使用by（）函数时，它返回以下错误：

Error in FUN(X[[1L]], ...) : could not find function "FUN"

我产生错误的语法是：

 by(data, data$speaker, t.test(intdiff~orthography))

我根据R文档指定了参数，所以我无法弄清楚为什么它不接受我提供的功能。任何帮助将不胜感激。如果您需要尝试重现问题，这里是我正在使用的数据集：

https://www.dropbox.com/s/bxb9ebavln1rh3u/SpanishPalatals.csv

非常感谢提前。

Answer 1

这：t.test(intdiff~orthography)不是一个功能。您似乎期望by拆分数据框，以便成功：

by(data, data$speaker, function(d){ t.test(d$intdiff ~ d$orthography, data=d)} )

进一步解释：function(d){ t.test(d$intdiff ~ d$orthography)}是一个函数。或者你可以尝试：

by(data, data$speaker,  t.test, form= intdiff ~ orthography ) # untested

第二个版本使用t.test（这是一个函数'name'而不是函数'call'），并且有一个t.test的公式方法。与参数名称的匹配接受部分名称，因此传递给`.test的数据帧应自动匹配“数据”参数。

Answer 2

以下内容：

ff <- function(spkr){
  tt <- t.test(intdiff~orthography,data=df[df$speaker==spkr,])
  p  <- tt$p.value
  return (c(as.character(spkr), p,
            ifelse(p<0.01,"***",ifelse(p<0.05,"**",ifelse(p<0.1,"*","")))))
}

result <- sapply(unique(df$speaker),ff)
result <- data.frame(t(result))
colnames(result) <- c("speaker","p","")

使用您的数据集生成此内容：

> result
   speaker                   p    
1     f11r   0.274156477338993    
2     f13r   0.713051221315941    
3     f15a   0.572200487250118    
4     f16a   0.192474372524439    
5     f19s   0.071456754899202   *
6     f21s   0.172336984420981    
7     f23s 0.00711798616059324 ***
8     f24s   0.875438396151962    
9     f31s  0.0191665818354575  **
10    f35s   0.550666959777641    
11    f36s   0.715870353562376    
12    m09a   0.195488505334365    
13    m10a  0.0083410071012031 ***
14    m12r   0.461148808729932    
15    m14r   0.407116475315898    
16    m17s 0.00147426201434577 ***
17    m18s   0.614243811131762    
18    m20s   0.204627912633947    
19    m25s 0.00652026971231048 ***
20    m26s   0.135705391035981    
21    m27s   0.099118573524907   *
22    m28s  0.0789796806312655   *
23    m32s    0.27026239413494

请注意，其中一个扬声器只有1个拼写法（扬声器= f22s），导致t.test失败，所以我删除了它。

r中的by（）错误：找不到函数“FUN”

2 个答案: