R 如何使用tapply对系数的每个级别进行t检验

我的数据和代码如下：

my_vector <- rnorm(150)
my_factor1 <- gl(3,50)
my_factor2 <- gl(2,75)

tapply(my_vector, my_factor1, function(x)
  t.test(my_vector~my_factor2, paired=T))

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我遗漏了什么或做错了什么？

您的示例有点问题，因为如果您设置：

df <- data.frame(my_vector = rnorm(150),
                 my_factor1 = gl(3,50),
                 my_factor2 = gl(2,75)
                )

这似乎能产生你想要的输出

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作为一个旁注——考虑对多重比较的修正：

你的例子有点问题，因为如果你设置：

df <- data.frame(my_vector = rnorm(150),
                 my_factor1 = gl(3,50),
                 my_factor2 = gl(2,75)
                )

这似乎能产生你想要的输出

---

作为一个旁注——考虑对多重比较的修正：

你的例子有点问题，因为如果你设置：

df <- data.frame(my_vector = rnorm(150),
                 my_factor1 = gl(3,50),
                 my_factor2 = gl(2,75)
                )

这似乎能产生你想要的输出

---

作为一个旁注——考虑对多重比较的修正：

你的例子有点问题，因为如果你设置：

df <- data.frame(my_vector = rnorm(150),
                 my_factor1 = gl(3,50),
                 my_factor2 = gl(2,75)
                )

这似乎能产生你想要的输出

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作为一个旁注——考虑多个比较的修正：

你说<代码>函数（x）< /代码>，但是公式中的x在哪里？还有函数中的

~

是什么？

lappy（X=split（my_vector，my_factor1），FUN=function（z）{lappy（X=split（my_vector，my_factor2），FUN=function（y，z，…）t.test（y，z），z，paired=t）}

这以一种通用的方式实现了您想要的功能，并且可以处理因子向量中的

1:n

因子，但是它没有使用你说的函数（x）但是公式中x在哪里？还有函数中的

~

是什么？

lappy（X=split（my_vector，my_factor1），FUN=function（z）{lappy（X=split（my_vector，my_factor2），FUN=function（y，z，…）t.test（y，z），z，paired=t）}

这以一种通用的方式实现了您想要的功能，并且可以处理因子向量中的

1:n

因子，但是它没有使用你说的函数（x）但是公式中x在哪里？还有函数中的

~

是什么？

lappy（X=split（my_vector，my_factor1），FUN=function（z）{lappy（X=split（my_vector，my_factor2），FUN=function（y，z，…）t.test（y，z），z，paired=t）}

这以一种通用的方式实现了您想要的功能，并且可以处理因子向量中的

1:n

因子，但是它没有使用你说的函数（x）但是公式中x在哪里？还有函数中的

~

是什么？

lappy（X=split（my_vector，my_factor1），FUN=function（z）{lappy（X=split（my_vector，my_factor2），FUN=function（y，z，…）t.test（y，z），z，paired=t）}

这以一种通用的方式实现了您想要的功能，并且可以处理因子向量中的

1:n

因子，但是它没有使用

tapply

Hi C8H10N4O2，很好的答案，我怎么能用多个列来做呢？Hi C8H10N4O2，很好的答案，我怎么能用多个列来做呢？Hi C8H10N4O2，很好的答案，我怎么能用多个列来做呢？