t検定

####t検定

t.test(a1~data2$sex)

#t.test(従属変数~独立変数)

####t検定Part2（繰り返しpart1）

t.test2<-function(x,y1,y2,z){

  for(a in y1:y2){

    cat("従属変数")

    print(names(x[a]))

    cat("独立変数")

    print(names(x[z]))

    print(t.test(x[,a]~x[,z]))

  }

}

t.test2(data2,26,62,2)

####t検定Part3（繰り返しpart2（未検証））

t.test3<-function(x,z,y1,y2){

  for(a in y1:y2){

    cat("従属変数")

    print(names(x[z]))

    cat("独立変数")

    print(names(x[a]))

    print(t.test(x[,z]~x[,a]))

  }

}

t.test3(data,,,)

###ちょっとしたコツ

t検定をやる時に、ついついデータセットを別にしたくなる人がいるようですが、そんな必要はありません。

独立変数となる項目がしっかりと元のデータセットにあれば、問題ありません。

むしろ、データセットは乱立すると、よくないと思います。欠損処理や結合時に行がズレるなどの問題の原因になります。

独立変数はt検定ですので、２値である必要があります。２値であればfactor型出なくてもおそらく分析できます。

###エラー

独立変数が２値でない場合に、エラーが出ます。３値以上のデータである、もしくはデータが２値未満であることが考えられます。table関数を使って、どのようなデータになっているか確認するといいでしょう。