惠，
我有一张包含 nb 汇总数据的表格。个体、平均值和标准差。由于大量 NA（我不能用 0 替换），我无法使用 rawdata，我无法进行成对比较或 Anova。所以我从 BSDA 包中选择 t.test 和 tsum.test。
data
nbind mean sd
59 4.46 1.81
14 5.19 1.56
tsum.test(data[1,2],data[1,3], data[1,1],data[2,2],data[2,3], data[2,1])
这给出了一个结果，例如
Welch Modified Two-Sample t-Test
data: Summarized x and y
t = -1.5088, df = 22.126, p-value = 0.1455
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-1.7154745 0.2702718
sample estimates:
mean of x mean of y
4.467875 5.190476
我的问题是：“如何使用此 tsum.test 应用 Bonferonni 调整？” 如何修改p值？一种相当于 p.adjust.method
我试过了，但这不起作用（我将 n=2 用于 2 次比较，但我在真实数据集中得到 12 次比较）
tsum.test(data[1,2],data[1,3], data[1,1],data[2,2],data[2,3], data[2,1],conf.level=(p.adjust(0.95,method="bonferroni", n=2)))
谢谢大家