整洁或最不整洁的S4 bBayesFactor对象

我想运行几个嵌套的

t.test

和

ttestBF

（使用

tidyr:：nest（）

），但我无法整理或取消测试

ttestBF

函数中的

S4:BFBayesFactor

对象

示例数据：

set.seed(354654)
d = tibble(value = rnorm(100),
           category = sample(1:5, replace = TRUE, 100),
           group = sample(c('A', 'B'), replace = TRUE, 100)) %>% 
  arrange(category)

我为

t.test运行了这段代码，它运行得很好：

library('tidyverse')
library('broom')

d %>% 
  group_by(category, group) %>% 
  nest() %>% 
  spread(key = group, value = data) %>% 
  mutate(
    t_test = map2(A, B, ~{t.test(.x$value, .y$value) %>% tidy()}),
    A = map(A, nrow),
    B = map(B, nrow)
  ) %>% 
  unnest()

但是，如果我尝试这样做：

d %>% 
  group_by(category, group) %>% 
  nest() %>% 
  spread(key = group, value = data) %>% 
  mutate(
    t_test_bf = map2(A, B, ~{ttestBF(.x$value, .y$value, nullInterval = c(0, Inf)) %>% tidy() }),
    A = map(A, nrow),
    B = map(B, nrow)
  ) %>% 
  unnest()

我得到：
错误：BFBayesFactor类的对象没有整洁的方法。如果我删除
tidy（）
调用，那么：

t_test_bf = map2(A, B, ~{ttestBF(.x$value, .y$value, nullInterval = c(0, Inf)) })

我仍然得到以下错误：

错误：所有嵌套列的元素数必须相同。

关于如何取消测试
TTESBF
输出的任何想法？
您可以使用S4对象的
@
符号将数据帧从每个对象的
bayesFactor
S4插槽中拉出：

d %>% 
  group_by(category, group) %>% 
  nest() %>% 
  spread(key = group, value = data) %>% 
  mutate(
    t_test_bf = map2(A, B, ~{ttestBF(.x$value, .y$value, 
                                     nullInterval = c(0, Inf))@bayesFactor}[,-3]),
    A = map(A, nrow),
    B = map(B, nrow)
  ) %>% 
  unnest()
#> # A tibble: 10 x 6
#> # Groups:   category [5]
#>    category     A     B     bf        error code        
#>       <int> <int> <int>  <dbl>        <dbl> <fct>       
#>  1        1    10    10 -1.04  0.0000592    159448f630f7
#>  2        1    10    10 -0.797 0.0000000429 1594124c5471
#>  3        2     7     6 -0.519 0.000000105  15946a5667c9
#>  4        2     7     6 -1.01  0.000141     15946b70910 
#>  5        3     8     9 -1.32  0.00000260   15944c833396
#>  6        3     8     9 -0.214 0.000000168  159433103012
#>  7        4    15    11 -0.709 0.0000450    15942a13701 
#>  8        4    15    11 -1.26  0.000123     15947c9d5ed8
#>  9        5    11    13 -1.11  0.000122     15945bcc7d07
#> 10        5    11    13 -0.850 0.00000969   1594311d17e2

d%>%
组别（类别、组别）%>%
嵌套（）%>%
排列（键=组，值=数据）%>%
变异(
t_test_bf=map2（A，B，{ttestBF（.x$value，.y$value，
nullInterval=c（0，Inf））@bayesFactor}[，-3]），
A=地图（A，nrow），
B=地图（B，nrow）
) %>% 
unnest（）
#>#tibble:10 x 6
#>#群体：类别[5]
#>A类B bf错误代码
#>                           
#>111010-1.040.0000592159448F630F7
#>211010-0.797 0.0000000429 1594124c5471
#>3 2 7 6-0.519 0.000000105 15946a5667c9
#>4 2 7 6-1.01 0.000141 15946b70910
#>5 3 8 9-1.32 0.00000260 15944c833396
#>  6        3     8     9 -0.214 0.000000168  159433103012
#>7 4 15 11-0.709 0.0000450 15942a13701
#>8 4 15 11-1.26 0.000123 15947c9d5ed8
#>9 5 11 13-1.11 0.000122 15945bcc7d07
#>10 5 11 13-0.850 0.00000969 1594311d17e2