多因素t检验

Question

我有一个数据框，其中有一个单变量和多个因子列。它看起来像这样

Species<-list("a","b")
Species<-rep(Species,times=6)
Class<-list("X","X","Y","Y","Z","Z")
Class<-rep(Class,times=2)
Sample<-list("1","1","1","1","1","1","2","2","2","2","2","2")
Treatment<-list("A","A","A","A","A","A","B","B","B","B","B","B")
values<-c(15,16,17,18,19,20,5,6,7,8,9,10)

prova<-as.data.frame(cbind(Species, Class,Treatment,Sample,values))

我想进行一系列的t检验，以比较每个类别在两个处理中观察到的每个物种的价值。所以我对这两种处理方法之间的差异很感兴趣，但是如果我应用代码t.test(values~Treatment，data = prova，method="t.test")，它就会计算出差异，而不考虑其他因素，这不是我想要的。此外，我只对两个处理中"X“类中的物种"a”进行比较感兴趣。

在原始数据集中，每个处理有三个重复。

你能帮帮我吗？感谢您的建议

Answer 1

您需要列表中的列在向量中：

prova<-data.frame(
Species=as.character(Species), 
Class = as.character(Class),
Treatment = as.character(Treatment),
Sample = as.character(Treatment),
values = values)

或者，如果可能，将物种、类等作为字符向量开始。现在您可以使用by，它根据类划分您的data.frame，并像您尝试做的那样执行t.test：

results = by(prova,prova$Class,function(i)t.test(values ~ Treatment,data=i))
names(results)
[1] "X" "Y" "Z"

要查看"X“的结果，请执行以下操作

results[["X"]]

如果你只想看物种"a"，你可以这样做：

prova = subset(prova,Species=="a")

并重新运行上面的代码。在这里，我必须指出，您的示例数据集将无法工作，因为它具有n=1。