T-test() 不添加调整后的 p 值

问题描述

我在学期开始和结束时（前和后）在 3 个不同的课程（数学、物理、生物）中进行了一项调查。在调查中，有 3 组问题（A、B、C）和一个李克特型量表。我把所有答案都转换成数字分数

我想针对每个问题类型测试每门课程的学期前和学期后调查之间的分数是否存在差异。我还想在此处添加 Bonferroni 校正以考虑多重比较：

library(rstatix) 
library(tidyr) 
df= data.frame(
survey = rep(c("pre","post"),60),subject = rep(c("bio","math","phys"),40),q = rep(c("A","B","C"),score =  sample(x=1:7,size = 120,replace = TRUE))
df

df %>%  group_by(subject,q) %>% 
  t_test(score ~ survey,paired = TRUE,p.adjust.method = "bonferroni") %>%
  add_significance()

然而，p.adjust.method = "bonferroni" 不会产生任何输出。我不知道为什么。

解决方法

我们可以使用 adjust_pvalue

library(dplyr)
library(rstatix)
df %>% 
   group_by(subject,q) %>% 
   t_test(score ~ survey,paired = TRUE) %>%
   adjust_pvalue(method = 'bonferroni') %>%
   add_significance()

-输出

# A tibble: 3 x 12
#  subject q     .y.   group1 group2    n1    n2 statistic    df     p p.adj p.adj.signif
#* <chr>   <chr> <chr> <chr>  <chr>  <int> <int>     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>       
#1 bio     A     score post   pre       20    20     1.52     19 0.145 0.435 ns          
#2 math    B     score post   pre       20    20    -0.543    19 0.594 1     ns          
#3 phys    C     score post   pre       20    20     1.24     19 0.232 0.696 ns