问题标签 [t-test]
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r - R:2路重复测量方差分析和pairwise.t.test
使用 Field 在 Discovering Statistics Using R (第 561 页) 中提出的示例进行单向重复测量方差分析:
结果是:
改变一点'pairwise.t.test',自由度是(科目数是8):
到目前为止一切顺利=)
让我们模拟一个 2-way 重复测量 ANOVA:
pairwise.t.test 结果为:
和自由度:
相反,因子 Alive 有 31 个自由度。有趣的。
所以,我的问题是:为什么自由度被错误地改变了?我做错了什么?
先感谢您
干杯
python - pandas 数据框的成对检验统计显着性
我有一个 pandas 数据框(100x10),其中每列代表一些数量,我想使用 t 检验对所有列进行成对测试。而不是遍历列:
在哪里i!=j
,有更清洁的方法吗?类似于相关性的东西:
它计算所有成对相关性。
r - R.prop.test() 或 t.test() 中的 AB 测试分析
AB 测试场景:在 web 上测试 REGISTRATION PAGE ENTRY BUTTON 的新设计 - 单击 BUTTON 的用户将被带到一个新页面,用户可以在其中提供电子邮件并创建注册帐户。
样品是随机选择的——50% 见测试按钮,50% 见控制。数据是在用户级别收集的。
列: account_id、group(值测试或控制)、visit_flag(如果访问,则值为 1,如果没有访问,则为 0)
我应该使用 prop.test 来检查 CTR(点击率)是否显着,还是应该使用 t.test?
r - barplot,来自r中不同类别的t检验
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):
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。
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。
r - 水平数据框中三次重复的 t 检验
我正在尝试创建一个循环,因此我可以测试多个条件:cond_A、cond_B 和 cond_C,每个条件都针对同一个控件('ctrl')。每个条件和控制由一式三份表示。作为结果,我想获得一个带有条件名称和 pvalues 的数据框。
这是我的输入:
以及带有假设 pvalue 的预期输出:
这是我的出发点:
r - 对每个可能的样本组合进行 T 检验
我是 R 语言的新手,所以如果我的问题太基本,我很抱歉,但我们开始吧......
我正在使用 R 软件进行微阵列分析,现在我必须对我的两个分析组的每个可能的样本组合进行 t 检验。
它基本上是一个包含 20 列样本(每组 10 个,条件 0 和条件 1)和大约 20000 行特征(基因)的矩阵。我需要的是所有这些组合的 p 值。
例子:
我正在寻找条件 1 1 x 条件 2 1、条件 1 1 x 条件 2 2、条件 1 1 x 条件 2 3 的 p 值...
谢谢 !
arrays - T 检验 3D 数组
我有一个由 定义的 3D 数据数组,[i,j,k]
并希望在第 3 维上执行单样本 t 检验[k]
,测试与 0 的差异。理想情况下,结果将作为 t 大小的矩阵返回[i,j]
。不幸的是,我事先不知道 3D 数组的大小。
r - 在 data.frame 上执行 ttest
尝试从 data.frame 执行 ttest(并获取 p.value),有一列包含组(好与坏),其余列是数字。
我在这里生成了一个玩具数据集:
然后我将数据转换为长格式:
并进行了 t.test
但我没有得到 t.test 结果,而是收到以下错误消息:
然后我尝试编写循环(第一次..)
仍然没有得到 p.values .......这是错误消息
我感谢任何方法的帮助,谢谢!
r - 韦尔奇方差分析后的特定成对比较的事后
我对 R 很陌生,对这个网站完全陌生,所以我真的希望我能够以清晰的方式传达我的问题。
以下是我的数据集的一部分:
数据呈正态分布,但显示异方差性,因此我在创建数据框后使用了带有 Welch 校正的 ANOVA:
然后,我使用具有非合并标准差(由于异方差)的成对 t 检验进行事后比较
我的问题是我对所有的比较都不是很感兴趣,我真的只想比较 A1 和 A2,B1 和 B2 等等。我的数据集还包括 C1&2、D1&2 和 E1&2,所以我通过 p 值调整失去了相当多的意义,因为 t 检验运行了 45 对。
我当然可以通过函数单独运行我感兴趣的每个 t 检验t.test()
并手动调整 p 值。但是,我很快就会有一个类似但更大的数据集,这使这项工作变得非常乏味。所以我想知道 R 中是否有一个选项可以选择包含在 中的比较pairwise.t.test()
,或者是否有另一个 post hoc 选项可以实现这一点。
任何建议将不胜感激。
r - T.Test 一次跨多个列?
我正在尝试一次对许多不同的列进行 T 检验,但不知道该怎么做。这是我对其中一列的内容,Clout
.
但我还有大约 20 个其他专栏,例如Authentic
,Tone
如何在所有列上运行此测试?