惠，
我有一张包含nb汇总数据的表格。个人，卑鄙和sd。因为无数NA（我不能用0代替），我无法使用rawdata，我不能进行成对比较也不能进行Anova。 所以我选择使用BSDA包的tsum.test进行t.test。
data
nbind mean sd
59 4.46 1.81
14 5.19 1.56
tsum.test(data[1,2],data[1,3], data[1,1],data[2,2],data[2,3], data[2,1])
这给出了诸如
之类的结果 Welch Modified Two-Sample t-Test
data: Summarized x and y
t = -1.5088, df = 22.126, p-value = 0.1455
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-1.7154745 0.2702718
sample estimates:
mean of x mean of y
4.467875 5.190476
我的问题是：“我怎么能用这个tsum.test来应用Bonferonni调整？” 如何修改p值？一种相当于p.adjust.method
的东西我试过了，但这不起作用（我把n = 2进行了2次比较，但我在真实数据集中得到12次比较）
tsum.test(data[1,2],data[1,3], data[1,1],data[2,2],data[2,3], data[2,1],conf.level=(p.adjust(0.95,method="bonferroni", n=2)))
感谢所有