我有如下数据：
Replicate Group Value
1 A 1.0
1 A 1.1
1 A 1.1
1 B 2.0
1 B 2.0
1 B 2.2
2 A 1.1
2 A 1.2
2 A 0.9
2 B 2.2
2 B 2.4
我想使用t.test()来获取每个单独的副本的A和B，p值和95％CI之间的均值差。我如何最轻松地做到这一点？
下面是将上面的玩具示例放入数据框的代码：
df = data.frame("Replicate"=c(1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2), "Group"=c("A","A","A","B","B","B","A","A","A","B","B"), "Value"= c(1.0, 1.1, 1.1, 2.0, 2.0, 2.2, 1.1, 1.2, 0.9, 2.2, 2.4))
感谢您的帮助！
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我不确定我是否理解“对于每个单独的副本” 的意思。为了表征不同() -> new LinkedHashMap<>(unsortedMap.size())的{{1}}之间的均值差异，我们可以将TreeMap中的Tree指定为
Value95％CI由...给出
Group再三考虑一下，如果您真的想对formula 1和2分别进行t检验，我们可以t.test ttest <- t.test(Value ~ Group, data = df)
ttest
#
#Welch Two Sample t-test
#
#data: Value by Group
#t = -12.729, df = 6.4248, p-value = 8.52e-06
#alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
#95 percent confidence interval:
#-1.3001853 -0.8864814
#sample estimates:
#mean in group A mean in group B
# 1.066667 2.160000
，ttest$conf.int
#[1] -1.3001853 -0.8864814
#attr(,"conf.level")
#[1] 0.95
Replicate，然后group_by和Replicate到嵌套数据。然后，我们可以从nest的{{1}}中提取相关数量：
Replicate