集合2样本t检验中的分组因素

Question

我有一张由7名男性和11名女性组成的2*2表(保存为weights_gender.csv)，目的是进行一次综合t检验。我已经将CSV文件指定为weight = read.csv("weights_gender.csv")，但是每当我尝试运行t.test(weight$men~weight$women, var.equal=TRUE)时，它都会继续打印以下消息：

分组因子必须有两个级别。

有什么问题吗？

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Answer 1

试着..。

t.test(x = weight$men, y = weight$women, var.equal = TRUE)

你指定命令的方式，它认为你想要男人的体重按女人分组，这当然不是你想要的。

结果..。

    Two Sample t-test

data:  weight$men and weight$women
t = 5.9957, df = 16, p-value = 1.867e-05
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 15.26250 31.95828
sample estimates:
mean of x mean of y 
 77.42857  53.81818 

数据

weight <- data.frame(
   men = c(88, 90, 78, 75, 70, 72, 69, NA, NA, NA, NA),
   women = c(45, 57, 54, 62, 60, 59, 44, 43, 67, 50, 51)
)

Answer 2

你的问题有点“理论性”，所以我会让它更加具体。

在这里，我用关于男人和女人体重的数据制作了两个数据框架，并给它们贴上标签。

df_m <- tibble(weight = 170 + 30*rnorm(7), sex = "Male")
df_f <- tibble(weight = 130 + 30*rnorm(11), sex = "Female")

接下来，我们将数据组合起来，并将sex设置为因子变量。

df_all <- rbind(df_m, df_f)
df_all[, 'sex'] <- lapply(df_all[, 'sex'], as.factor)

最后应用t检验。

t.test(weight ~ sex, data = df_all, var.equal = TRUE)

我的结果是

    Two Sample t-test

data:  weight by sex
t = -5.2104, df = 16, p-value = 8.583e-05
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
 -89.84278 -37.87810
sample estimates:
mean in group Female   mean in group Male 
            120.2316             184.0921