r - 如何使用 dplyr 内的函数或表达式对 dplyr 内的公式调用创建的 t.test 模型的属性进行变异？

Question

 library(dplyr)
 mtcars %>% 
 group_by(vs) %>% 
 do(tt=t.test(mpg~am, data=.)) %>% 
 mutate(t=tt$statistic, p=tt$p.value)

我已经对 mgp 进行了 t.test，相对于每个 vs. 我正在尝试提取 t.test 模型的属性并将它们排列在数据框中。我能够提取 p 值和 t 值或任何单长度属性。

输出:

Source: local data frame [2 x 4]
Groups: <by row>

vs         tt         t           p
1  0 <S3:htest> -2.579484 0.034481482
2  1 <S3:htest> -3.764735 0.004436935

现在，如果我想使用下面的代码提取平均组差异:

mtcars %>% 
group_by(vs) %>% 
do(tt=t.test(mpg~am, data=.)) %>% 
mutate(t=tt$statistic, p=tt$p.value, delta=diff(tt$estimate))

或者甚至当我只想访问组 0 的平均值时

     mutate(t=tt$statistic, p=tt$p.value, delta=tt$estimate[0])

R 抛出以下错误:

  Error: object 'tt' not found

似乎 tt 是在不同的环境中求值的，在该环境中应用表达式或函数时未定义它。我也尝试过使用 funs 但没有成功。有人可以在这里解释一下吗？

Answer 1

您还可以使用broom包，它是为data.frames内部的统计测试而设计的:

library(broom)
library(dplyr)
mtcars %>% group_by(vs) %>%
           do(tidy(t.test(mpg~am, data = .))) 

Source: local data frame [2 x 9]
Groups: vs [2]

     vs  estimate estimate1 estimate2 statistic     p.value parameter
  (dbl)     (dbl)     (dbl)     (dbl)     (dbl)       (dbl)     (dbl)
1     0 -4.700000  15.05000  19.75000 -2.579484 0.034481482  7.486364
2     1 -7.628571  20.74286  28.37143 -3.764735 0.004436935  9.017524
Variables not shown: conf.low (dbl), conf.high (dbl)