多因素 T 检验

Question

我有一个数据框，其中有一个变量和多个因子列。看起来是这样的

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))

我想执行一系列 t 检验，以比较每个类别在两种处理中观察到的每个物种的值。所以我对两种治疗方法之间的差异感兴趣，但如果我应用代码 t.test(values~Treatment, data = prova, method="t.test") 它计算差异而不考虑其他因素，这不是我在找什么。此外，我只对在两种处理中比较“X”类中的物种“a”感兴趣。

在原始数据集中，每个处理都有三个重复。

你能帮帮我吗？感谢您的任何建议

Answer 1

您需要列表中的列位于向量中：

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 Species、Class 等作为字符向量开始。现在您可以使用 by ，它会根据 Class 拆分您的 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

results[["X"]]

如果你只想看物种“a”，你可以这样做：

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

然后重新运行上面的代码。在这里我必须注意你的示例数据集将不起作用，因为它有 n=1。