如何检查变量A是否影响变量B？

Question

我正在分析carData数据包中的Moore数据集，我想看看partner.status是否影响一致性。

set.seed(200)
library(carData)  
library(ggplot2)

然后使用ggplot，使用boxplot绘制两个变量。

ggplot(data = Moore, aes (x = partner.status, y = conformity )) + 
  geom_boxplot()

该图仅表明具有较高状态的人具有较高的顺应性响应，而具有较低状态的人具有较低的中值顺应性响应。

问题：如何证明有证据表明partner.status影响合规性？我必须使用什么统计方法？

Answer 1

Boxplot是一个很好的开始，它使您可以了解预期的结果。

现在，您需要确定数据是否呈正态分布（shapiro.test(Moore$conformity))），并且具有等方差（fligner.test(Moore$conformity ~ Moore$partner.status)被partner.status视为一致性）。您可以阅读有关p值here的信息，然后进行讨论。

还有许多其他测试，这两个测试在此方面非常强大。

现在，假设您具有正态性和同态性，则可以进行t检验。 如果您具有正常性和异方差性，则可以进行单向测试。如果没有正常性，可以使用Kruskal-Wallis检验。

现在，分析那些检验之一的输出，您可以拒绝也可以不拒绝均值均等的假设。

Answer 2

您有2个伙伴状态的组（低和高）。一致性是一个连续的因变量。我建议进行独立样本t检验。

检查并确保您没有违反任何假设。

相关信息： https://statistics.laerd.com/statistical-guides/independent-t-test-statistical-guide.php