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我有几个以下格式的数据org（这里显示 a 到 d，有些有 3 个，有些有 4 个样本）：

org unfiltered  filtered
org_a   50.82   67.82
org_a   57.72   58.31
org_a   67.82   55.72
org_a   58.31   52.72
org_b   55.72   57.72
org_b   52.72   51.82
org_b   57.72   52.72
org_c   51.82   63.82
org_c   52.72   66
org_c   63.82   61
org_d   66      62
org_d   61      63
org_d   62      64
org_d   63      62

我已经通过手动转置数据计算mean了每个组织的（excel 中的 AVERAGE 函数），然后是 excel 中的standard error（STDEV.S/SQRT(COUNT(sample1:sample4)) 函数）。

org我可以看到未过滤图和过滤图的不同之处。我正在考虑应用非配对 t 检验来获取 p 值，以分别显示不同组织之间未过滤和过滤数据的统计差异。

我在 R 中的原始数据上使用了以下代码来计算不同的参数，但无法进一步计算 t 检验。

summary(data)
aggregate(data[,2:3],by=list(org=data$org),FUN=mean)
aggregate(data[,2:3],by=list(org=data$org),FUN=sd)

dataMelt <- melt(as.data.frame(data)) 
g = ggplot(dataMelt)                         
g = g + geom_boxplot(aes(x=org,y=value)) 
g = g + facet_wrap(~variable)                
g

箱线图没有太大帮助。我还想为过滤和未过滤的数据制作条形图，显示带有 p 值的标准误差。任何指导将不胜感激。

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