对因素进行t检验

Question

我尝试在两组水平上进行t.test。

数据外观如下：

group x

0.4749584
0.5873566
0.5803553
0.5958644
0.5745614
0.562469

group y

0.5873566
0.5803553
0.5958644
0.5745614
0.5624696 

然后我尝试在组之间执行t.test：

x=process_tomas[2,1:5]
y=process_tomas[2,6:11]
z=droplevels.data.frame(x)
u=droplevels.data.frame(y)
# list_u<-as.list(u)
# list_z<-as.list(z)
t.test(z,u)

我知道了

  

if（stderr <10 * .Machine $ double.eps * max（abs（mx），abs（my）））stop（“ data本质上是恒定的”）错误：
  缺少需要TRUE / FALSE的值
  另外：警告消息：
  1：在mean.default（x）中：参数不是数字或逻辑：返回NA
  2：在mean.default（y）中：参数不是数字或逻辑：返回NA

我从代码中获得的列表如下：

list_u

似乎水平没有下降。

我检查了：

z[,3]
[1] 0.5706557
Levels: 0.5706557

如何降低水平并进行t.test？

Answer 1

如果您要转换的数据与第一个块中显示的一样，显示为

group x
0.4749584
0.5873566
0.5803553
0.5958644
0.5745614
0.562469

group y
0.5873566
0.5803553
0.5958644
0.5745614
0.5624696

从这些列表中获取值的最好方法是将因素通过字符串传递，然后传递给数字，例如：

 z=as.numeric(as.character((group x))
 u=as.numeric(as.character((group y))

您可以从那里简单地进行t检验，就可以了。