按列对dplyr组_进行t检验

在问题的扩展中，我如何在新的数据帧中，基于生成的两组（

A

，

B

）即

t.test

（

df$con1[df$cat1='A']

，

df$con1[df$cat1='B']

）和

t.test，为每个列（
（
df$con2[df$cat1=='A']
，
df$con2[df$cat1=='B']
）

我也遇到了同样的问题。我提出的最佳解决方案是将区分t检验的两个样本的变量分配到一个列表中：

groups<-c(a,b)

组%select（需要列）
}

我还没有完全调整到你的例子，但它应该让你非常接近。在我的问题中，我需要对两个不同的样本（以col_a区分）进行多个时间段的t检验（加载到列表中并插入lappy以过滤col_b）。听起来几乎和您的问题一模一样。
在我看来，您最好在列表中获取
htest
类对象，而不是将输出强制到data.frame中。您可以通过（df，list（df$cat1，df$cat2），function（x）t.test（x$con1，x$con2））
返回所有组合的列表。如果您只需要
A-C，B-C
，那么您可以将输入数据集替换为
子集（df，cat1%在%C（“A”，“B”）&cat2==“C”）
@Vlo感谢您的建议。我想，我的解释把你弄糊涂了。我已经包括了更多关于我期望的细节，你现在可以看看这些组合了吗！谢谢。第一行已经对每个组合成对进行了t检验
A-C，B-C，A-E，B-E
@Vlo它正在计算两列
con1
，
con2
之间的t检验，这不是必需的。应在不同组的列中执行此操作。请看一看这个例子，如果它有意义的话。谢谢
df %>% group_by(cat1, cat2) %>% 
     summarise_each(funs(mean(., na.rm = TRUE),
                         sd(., na.rm = TRUE)), 
                    starts_with("con"))

groups<-c(a,b)

t_test_summary <- lapply(groups, function(x){

t.test(filter(df, col_a== con1 & col_b ==x) %>% select(col_wanted),filter(df, col_a== con2 & col_b ==x) %>% select(col_wanted))

}