我在各种条件下进行了一系列实验,我想用t检验进行比较。当我执行pairwise.t.test(mtcars $ mpg,mtcars $ am)时,我自己的数据格式与mtcars相同,我使用t.test获得p值而不是一对一的t检验比较(mtcars $) mpg,mtcars $ am)。这是预期的吗?我应该相信哪一个?
t.test(mtcars$mpg, mtcars$am)
Welch Two Sample t-test
data: mtcars$mpg and mtcars$am
t = 18.413, df = 31.425, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
17.50519 21.86356
sample estimates:
mean of x mean of y
20.09062 0.40625
pairwise.t.test(mtcars$mpg, mtcars$am)$p.value
0
1 0.0002850207
答案 0 :(得分:1)
研究文档。 t.test
期望每个组的值为前两个参数。 pairwise.t.test
期望将两个组的值作为第一个参数,将分组因子作为第二个参数。此外,它们在方差汇集方面有不同的默认值。
t.test(mtcars$mpg, mtcars$am)$p.value
#[1] 2.151228e-18
library(reshape2)
DF <- melt(mtcars[, c("mpg", "am")])
pairwise.t.test(DF$value, DF$variable, pool.sd = FALSE)$p.value
# mpg
#am 2.151228e-18