R Studio T检验

Question

我正在RStudio做一项作业，检查汽车制造和他们的碰撞安全等级之间的差别。现在，我只想测试b/w福特和雪佛兰，但“制造”类别有另外20款。使用这些变量执行简单的T测试

t.test(Head_IC~make，alternative= "two.sided"，paired=T)

这给了我

“分组因素必须有精确的两个层次”

我环顾了一下堆栈，发现人们通常使用逗号来修复这个错误。我发现，如果我放置一个逗号b/w "Head_IC“和"make”，我会得到另一个单独的错误。我的问题b/w是我的x和y值吗？还是由几个不同品牌组成的b/c“制造”？谢谢你的帮助！

Answer 1

R使用所谓的“方法”来执行不同的行为，具体取决于给函数的对象类型。

t.test(Head_IC~make, alternative= "two.sided", paired=T)

是不同于

t.test(Head_IC, make, alternative= "two.sided", paired=T)

其中，第一个接受公式参数，其中所有数值数据都在Head_IC中，所有类别数据都在make中。第二个表单假设第一个组的所有数值数据都在Head_IC中，第二个组的所有数值数据都在make中。

这是有益的，因为它允许您方便地获得相同的结果，即使您的数据可能有稍微不同的格式。

不幸的是，正如您已经发现的，您的数据不是一种适合使用t.test的格式。有几种方法可以解决这个问题。

子集你的数据

data_subset <- your_data_object[your_data_object$make %in% c("Ford", "Chevrolet"), ]
t.test(Head_IC~make, alternative= "two.sided", paired=T, data = data_subset)

得到两个向量

Ford <- your_data_object$Head_IC[your_data_object$make == "Ford"]
Chev <- your_data_object$Head_IC[your_data_object$make == "Chevrolet"]

t.test(Ford, Chev, alternative = "two.sided", paired = TRUE)

有很多很多方法可以解决您的问题，您可能想要研究如何对您的数据进行子集和转换，这些方法可以与您正在使用的任何一组工具一起使用。