R 多因素T检验

我有一个数据框，其中有一个单变量和多因子列。看起来像这样

Species<-list("a","b")
Species<-rep(Species,times=6)
Class<-list("X","X","Y","Y","Z","Z")
Class<-rep(Class,times=2)
Sample<-list("1","1","1","1","1","1","2","2","2","2","2","2")
Treatment<-list("A","A","A","A","A","A","B","B","B","B","B","B")
values<-c(15,16,17,18,19,20,5,6,7,8,9,10)

prova<-as.data.frame(cbind(Species, Class,Treatment,Sample,values))

---

Species您需要列表中的列位于向量中：

prova<-data.frame(
Species=as.character(Species), 
Class = as.character(Class),
Treatment = as.character(Treatment),
Sample = as.character(Treatment),
values = values)

要查看“X”的结果，请执行以下操作

如果您只想查看物种“a”，可以执行以下操作：

prova = subset(prova,Species=="a")

然后重新运行上面的代码。这里我必须指出，示例数据集无法工作，因为它有n=1。
您需要列表中的列位于向量中：

prova<-data.frame(
Species=as.character(Species), 
Class = as.character(Class),
Treatment = as.character(Treatment),
Sample = as.character(Treatment),
values = values)

要查看“X”的结果，请执行以下操作

如果您只想查看物种“a”，可以执行以下操作：

prova = subset(prova,Species=="a")

然后重新运行上面的代码。这里我必须指出，示例数据集将不起作用，因为它有n=1。
代码起作用，但没有解决问题，因为通过这种方式，t检验只在类的处理之间运行。但是我想检查，在每个类中，用“a”或“B”处理的“a”的区别是什么。你可以对数据帧进行子集，对吗？或者你在这方面有问题吗？等等，你对“a”只有6个观察值。如果你按班级分开，每次治疗只有一次观察。你不能做t.test。数据帧就是我真正拥有的一个例子。在原始数据集中，我有3个观察值。我可以对数据集进行子集划分，但我想知道是否有一个简单的编码选择。代码可以工作，但没有解决问题，因为通过这种方式，t检验只在类的处理之间运行。但是我想检查，在每个类中，用“a”或“B”处理的“a”的区别是什么。你可以对数据帧进行子集，对吗？或者你在这方面有问题吗？等等，你对“a”只有6个观察值。如果你按班级分开，每次治疗只有一次观察。你不能做t.test。数据帧就是我真正拥有的一个例子。在原始数据集中，我有3个观察值。我可以对数据集进行子集划分，但我想知道是否有一种轻编码选择