我有dataframe有231个变量（这些是血液参数，除了两个，这些是采集样本的时间点和保持样本的温度），我的观察结果因患者和时间的不同而不同取样后数小时（8人11个时间点，因此观察88个）
我想进行多重测试，检查每个时间点血液参数是否保存在冰箱或室温下是否存在差异
EG。在1小时的时间点，如果将样品保存在冰箱或环境中，测量的胆固醇是否不同
这是我到目前为止的尝试：
1）我将数据子集化为仅具有时间点1
Data1 <- Maindata[Maindata$Timepoint =="1",]
2）第二次我为一个变量运行t.test，在这种情况下是白蛋白
t.test(Data1L$Albumin[Data1$Temperature=="Fridge"],Data1$Albumin[Data1$Temperature=="Ambient"], paired = T)
3）虽然这有效，但有没有办法让for循环运行多个T测试，每个测试的两组在冰箱或环境中都是可变的。
还有什么方法可以在不分配每个时间因素的情况下做到这一点吗？
感谢您的帮助。
我已尝试按照重复问题
的建议执行操作sapply(names(DF)[-ncol(DF)], function(x){
t.test(DF[DF$Temperature=="Fridge", x],
DF[DF$Temperature=="Ambient", x])$p.value
})
但是我还在苦苦挣扎
t.test.default出错（一个[One $ Temperature ==＆＃34; Fridge＆＃34;，x]，One [One $ Temperature ==： 还不够＆＃39; x＆＃39;意见 另外：警告信息： 1：在mean.default（x）中：参数不是数字或逻辑：返回NA 2：在var（x）中： 不推荐在因子x上调用var（x），这将成为错误。 使用类似＆＃39; all（duplicated（x）[ - 1L]）＆＃39;测试常量向量。