提问人：beginner 提问时间：11/5/2023 最后编辑：jpsmithbeginner 更新时间：11/6/2023 访问量：49
在 R 中计算 p 值的 t.test 中出错
Error in t.test for p-value calculation in R
问：
我有一个包含信息的数据帧mat
mat <- structure(list(ids = c("id1", "id2", "id3", "id4", "id5", "id6",
"id7", "id8", "id9", "id10", "id11", "id12", "id13", "id14",
"id15", "id16", "id17", "id18", "id19", "id20"), Group = c("A",
"A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "C", "C", "C",
"C", "C", "C", "A", "A", "B"), number = c(2L, 2L, 3L, 2L, 2L,
44L, 172L, 34L, 78L, 27L, 31L, 55L, 23L, 34L, 14L, 18L, 25L,
2L, 2L, 12L)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -20L))
我正在尝试计算组之间的差异。尝试使用如下所示，但我最终出现错误：t.test
t.test(Group, number, data=mat)
它说错误t.test(Group, number, data = mat) : object 'Group' not found
并且还尝试过：
t.test(Group ~ number, data=mat)
Error in t.test.formula(Group ~ number, data = mat) :
grouping factor must have exactly 2 levels
可能是什么问题，如何从 t.test 中获取 p 值？
答：
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Anderson N. Barbosa
11/6/2023
#1
如果您的目标是计算学生的 t 检验，则 @jay.sf 是正确的。该测试比较两个组之间的均值，并且您尝试使用的分组列具有两个以上的组。
因此，如果您只想对两个特定组（例如 A 和 B）执行学生的 t 检验，则可以使用以下示例作为基础：
# Create filtered dataframes for the groups of interest
mat_group_A <- subset(mat, Group == "A")
mat_group_B <- subset(mat, Group == "B")
# Perform the t-test only for the groups you've specified (in pairs)
t.test(mat_group_A$number, mat_group_B$number)
现在，如果您打算比较所有组之间的所有均值，那么使用方差分析更明智。这将减少分析中的错误。请记住，方差分析会告知您在比较中是否存在显着差异。要确定这些差异在哪里，您需要进行事后测试，例如Tukey测试。下面的脚本完成了我提到的：
# Calculate ANOVA
anova.result <- aov(number ~ Group, data = mat)
# Display the ANOVA result
summary(anova.result)
# Compare means between the groups (Tukey Post-hoc Test)
TukeyHSD(anova.result)
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thelatemail
11/6/2023
如果您使用 formula 方法，也可以将参数直接传递给 -subset=t.test()t.test(number ~ Group, data=mat, subset=(Group %in% c("A","B")))
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aov(number ~ Group, mat) |> summary()number ~ Group