R t检验分组因子必须正好有2级误差

我有一个名为trainingData的数据框。在这个数据框中，我有两个变量，分别称为Type和Method，它们都是类别

当我尝试运行以下代码时

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res问题在于，当t.test要求不能有两个以上的级别时，分组变量有两个以上的级别

以下是您错误的复制：

library(tidyverse)


##This will reproduce your error

##Create some fake data
data_test <- tibble(measure = c(rnorm(100,30,5),rnorm(100,15,5)),
       group = factor(rep(c("A","B","C"),c(95,95,10))))


table(data_test$group) ##Notice that you have three levels

#Try to run the test
t.test(measure~group, data = data_test, paired = TRUE)

库（tidyverse）
##这将重现您的错误
##制造一些假数据
如果没有数据，就很难说了。但是错误表明分组变量没有两个级别——是这样吗？另外，如果要为
data
参数提供一个值，则应该只使用
Type~方法
，因为在查看？t.test（）中已经清楚了这些列是什么数据帧。你说错了论点。试试t.test（Type~Method，data=TrainingData）嘿@camille是的，就是这样。同样在数据参数中，我尝试给出Type~方法，但即使这样也给了我一个错误：as.data.frame.default（data）中的错误：无法将类“formula”强制为数据。frame@yoland我试过你的建议。但还是给了我同样的错误。就像我说的，没有一个可重复的问题，没有很多事情可以做。但是，请查看
t.test
的文档，了解应该如何调用此函数。公式不是数据参数，而是公式参数明白了吗。我的变量有两个以上的级别。谢谢你的时间
##This will not result in a error, because you only have two groups

data_test2 <- tibble(measure = c(rnorm(100,30,5),rnorm(100,15,5)),
                    group = factor(rep(c("A","B"),c(100,100))))

table(data_test$group) ##Notice that you have the required two levels
t.test(measure~group, data = data_test2,paired = TRUE) ##Test will now run