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我有一个调查，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。在调查中，有3组问题（A、B、C）和李克特式量表。我将所有答案转换为数字分数

我想针对每种问题类型测试每门课程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"),40),
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()

但是，p.adjust.method = "bonferroni"不产生任何输出。我不确定为什么。

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1 回答 1

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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
于 2021-02-24T17:45:33.913 回答