Question

我想对被捕时男女之间的平均年龄进行t检验。但是，我的数据安排如下：

Sex: Age:
M    21
F    31
F    42
M    43

为了进行t检验，有没有办法将性别分为两个不同的类别（男性和女性）？或者在一个类别中进行t检验？已经提出了类似的问题，但似乎没有一个问题适用于我的数据集。感谢您提供的任何指导！

Answer 1

首先，这是第一个问题，很高兴看到高中的孩子们学习统计编程！

第二：你自己正在顺利找到答案，这应该可以帮助你实现目标。

我正在做一些假设：

prof是您的数据框的名称 2您希望比较T-test中教授的性别年龄

您正在按照您的逻辑向正确的方向努力。我在prof数据框中添加了一些补充观察结果，但这是它应该如何工作：
# this is a comment in the code, not code, but it explains the reasoning, it always starts with hash tag

women<-prof[which(prof$Sex=="F"),] #notice the comma after parenthesis
men<-prof[which(prof$Sex=="M"),] #notice the comma after parenthesis here too

逗号的左边选择带有该数据的行==＆＃34;＆＃34;。逗号右边会告诉你哪些列为空，告诉r包含所有列。

head(men);head(women) # shows you first 6 rows of each new frame
# you can see below that the data is still in a data frame

   Sex Age
1    M  21
4    M  43
5    M  12
6    M  36
7    M  21
10   M  23
   Sex Age
2    F  31
3    F  42
8    F  52
9    F  21
11   F  36

所以为了测试年龄，你必须按名称和年龄列来询问数据框，例如：men$Age

t.test(women$Age, men$Age) #this is the test

 # results below

Welch Two Sample t-test

data:  women$Age and men$Age
t = 0.59863, df = 10.172, p-value = 0.5625
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:

 -11.93964  20.73964
sample estimates:
mean of x mean of y 
     36.4      32.0

在R中几乎总有不止一种方式。有时初始排序更复杂，但是使用数据更容易。因此，如果您不想从数据框中解决年龄问题，可以在初始子集中要求列

women<-prof[which(prof$Sex=="F"),"Age"] #set women equal to just the ages where Sex is 'F'
men<-prof[which(prof$Sex=="M"), "Age"]#set men equal to just the ages where Sex is 'M'

再次检查您的数据，这次只是每个变量的年龄向量：

head(women); head(men)
[1] 31 42 52 21 36
[1] 21 43 12 36 21 23

然后你的t检验是一个简单的比较：

t.test(women,men)
 # notice same results

    Welch Two Sample t-test

data:  women and men
t = 0.59863, df = 10.172, p-value = 0.5625
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -11.93964  20.73964
sample estimates:
mean of x mean of y 
     36.4      32.0

您的问题似乎在于代码中的三个位置：

在列名为gender=="F"

Sex:

在[,]中不使用逗号来指定行，然后指定列
如果它确实仍然存在，则不会在你的t.test中找到$ age的列两列

上述代码可以帮助您达到目标。

Answer 2

比较男性年龄与女性年龄的t检验可以像：

df = data.frame(
    gender = c("M", "F", "F", "M"),
    age = c(21, 31, 42, 43)
)

t.test(age ~ gender, data = df)

根据您的问题，这是最相关的测试。

当你说“在一个类别中执行t检验”时，我不确定你的意思：你可以将一组中的一组值与一些已知的参考值（如0）进行比较，但我不确定是什么这可以告诉你（除了你的样本中的男人不是0岁）。

Answer 3

您可以尝试以下代码：

t.test(Age ~ Sex, paired = FALSE, data = datasetName)

它应该为您提供相同的结果，而无需创建更多子集。

如何对r上同一类别中的变量进行t检验？

3 个答案: