在 R 中运行样本大小不等的双样本 t.test

Question

我正在尝试对治疗组和对照组之间的差异进行双样本 t 检验。数据未配对。当我对原始数据框进行子集化时，我发现我的样本大小不相等(不是手动问题，但 R 似乎使它成为一个问题)。这是我的代码:

CG<-subset(data,treat=="Control")
TG<-subset(data,treat!="Control")
agep <-t.test(CG$age~TG$age)$p.value

我得到的错误如下:

Error in model.frame.default(formula = CG$age ~ TG$age) : 
variable lengths differ (found for 'TG$age')

是的!长度确实不同。如果我没有运行配对测试，不确定为什么会出现问题？在此先感谢您的帮助。

Answer 1

如果不相等的样本量是独立组，则可以通过未配对的双样本 t 检验在 R 中解析均值。

首先，确保您的数据通过了同方差检验——方差是否同质？我们在 R 中使用 Fisher 的 F 检验、var.test(x, y) 执行此操作。

CG <- subset(data, treat == "Control")
TG <- subset(data, treat != "Control")
var.test(CG, TG)

如果您的 p> 0.05，那么您可以假设两个样本的方差是同质的。在这种情况下，我们通过设置参数 var.equal = TRUE 来运行经典的学生双样本 t 检验。

agep <- t.test(CG$age, TG$age, var.equal = TRUE)

如果 F 检验返回 p < 0.05，则您可以假设两组的方差不同(异方差)。在这种情况下，您可以运行 Welch t 统计量。只需设置 var.equal = FALSE。

agep <- t.test(CG$age, TG$age, var.equal = FALSE)