1 2
y1 48 44
y2 38 39
y3 49 56
y4 3 4
y5 55 28
y6 99 101
y7 121 120
y8 2 6
1）考虑到这种描述性统计数据，其中1和2是结果（Y = 1或2），而Y1-Y8是变量，我想使用不等方差执行独立的t检验。 Y4和Y8是二进制变量，我需要执行卡方。我希望这些测试的结果作为我的第三栏，看看哪个变量是组别差异的驱动因素（Y = 1或2）。我将如何在R中做到这一点？
2）如果结果更改为三个类别（Y = 1、2和3），如何在R中对连续变量执行ANOVA，对Y4和Y8执行卡方检验？
答案 0 :(得分：0)
首先，您不应将二进制变量与其余的测量值混合。我将从将输入数据帧分为两个数据帧开始。
$package::_现在进行测试。 df2 <- df1[c(4, 8), ]
df3 <- df1[-c(4, 8), ]
将需要长格式的数据，有关重塑数据集的其他方法，请参见this question。
t.test chisq.test(df2)
long <- reshape2::melt(df3)
t.test(value ~ variable, long)
格式的数据。
dput