问题描述
我正在尝试使用 RStatix 的 t_test()
执行一系列 T 检验,其中每个测试中的因变量都相同并且分组变量发生变化。我在循环内进行这些测试,所以我想选择带有列号而不是列名的分组变量。我曾尝试使用 colnames(dataframe)[[columnnumber]]
执行此操作,但出现以下错误:“无法提取不存在的列”。如何使用列号而不是列名来选择分组变量?
下面是一个带有虚构数据框的最小可复制示例;当指明分组变量的名称(性别)时,测试可以正常工作,但当指明列号时则不能正常工作。
library(tidyverse)
library(rstatix)
dat<-data.frame(gender=rep(c("Male","Female"),1000),age=rep(c("Young","Young","Old","Old"),500),tot= round(runif(2000,min=0,max=1),0))
dat %>% t_test(tot ~ gender,detailed=T) ##Works
dat %>% t_test(tot ~ colnames(dat)[[1]],detailed=T) ##Doesn't work
解决方法
colnames(dat)[1]
是一个字符串。 t_test
需要公式对象,您需要将字符串转换为公式并传入 t_test
。这可以使用 reformulate
或 as.formula
来完成。
library(rstatix)
dat %>% t_test(reformulate(colnames(dat)[1],'tot'),detailed=T)
# A tibble: 1 x 15
# estimate estimate1 estimate2 .y. group1 group2 n1 n2 statistic
#* <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr> <chr> <int> <int> <dbl>
#1 0.011 0.505 0.494 tot Female Male 1000 1000 0.492
# … with 6 more variables: p <dbl>,df <dbl>,conf.low <dbl>,# conf.high <dbl>,method <chr>,alternative <chr>
,
如果我们想使用 tidyverse
的构造方式,那么使用 expr
library(rstatix)
dat %>%
t_test(formula = eval(rlang::expr(tot ~ !! rlang::sym(names(.)[1]))),detailed = TRUE)
# A tibble: 1 x 15
# estimate estimate1 estimate2 .y. group1 group2 n1 n2 statistic p df conf.low conf.high method alternative
#* <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr> <chr> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr>
#1 -0.02 0.497 0.517 tot Female Male 1000 1000 -0.894 0.371 1998. -0.0639 0.0239 T-test two.sided
注意:值是不同的,因为数据是在没有任何 set.seed
(wrt rnorm
) 的情况下构建的