如何解决使用tidyverse和broom软件包在多个组中使用多个变量/指标进行两个样本t检验
使用以下数据
df <- data.frame(category = sample(1:3,replace = TRUE,50),testgroup = sample(c('A','B'),var_1 = rnorm(50),var_2 = rnorm(50),var_3 = rnorm(50)
)
我想在每个类别中应用2-sample-t检验,比较A和B相对于所有3个变量的均值差异。
理想情况下,使用tidyverse和broom软件包生成输出。
我在使用split-apply-combine-approach上苦苦挣扎了很长时间,我想那里已经有了一个不错的解决方案,只需几行代码。
非常感谢您的支持!
解决方法
一般的经验法则是在并排的列中获取所需函数的参数(在这种情况下为t.test
)。对于您来说,我们的目标是让A
和B
并列:
X <- df %>% group_by( category,testgroup ) %>%
summarize( across(starts_with("var"),list) ) %>%
ungroup() %>%
pivot_longer( starts_with("var"),"variable",values_to="values" ) %>%
pivot_wider( names_from="testgroup",values_from="values" )
# # A tibble: 9 x 4
# category variable A B
# <int> <chr> <list> <list>
# 1 1 var_1 <dbl [3]> <dbl [3]>
# 2 1 var_2 <dbl [3]> <dbl [3]>
# 3 1 var_3 <dbl [3]> <dbl [3]>
# 4 2 var_1 <dbl [11]> <dbl [9]>
# 5 2 var_2 <dbl [11]> <dbl [9]>
# ...
我们现在可以进行两次样本t检验,并使用broom
处理结果:
X %>% mutate(test = map2(A,B,t.test),result = map(test,broom::tidy) ) %>%
unnest( result )
# # A tibble: 9 x 15
# category variable A B test estimate estimate1 estimate2 statistic
# <int> <chr> <lis> <lis> <lis> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 1 var_1 <dbl… <dbl… <hte… 1.07 0.400 -0.665 1.08
# 2 1 var_2 <dbl… <dbl… <hte… -0.376 0.350 0.726 -0.415
# 3 1 var_3 <dbl… <dbl… <hte… -0.701 -0.102 0.599 -0.434
# 4 2 var_1 <dbl… <dbl… <hte… -0.276 -0.335 -0.0587 -0.531
# 5 2 var_2 <dbl… <dbl… <hte… 0.727 0.689 -0.0374 1.74
# ...
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