使用分组变量进行 t 检验
Conducting a t-test with a grouping variable
开始使用 R 进行作业，我以前没有真正使用过它，如果这是基础知识，我深表歉意。
brain 是一个 excel 数据框。其格式如下（奇数40行）：
para1 para2 para3 para4 para5 para6 para7
FF 133 132 124 118 64.5 816932
highVAL = ifelse(brain$para2>=130,1, 0)
highVAL 给我一个由 1 和 0 组成的向量，按 para2 分类。
我希望对两组之间的平均 para7 执行 t 检验：para2 > 130 的行和 para2 < 130 的行。
在 Python 中，我将构建两个新数组并在其中附加值，然后在那里执行 t 检验。不确定我将如何在 R 中进行处理。
你比你想象的要近！您的 highVAL 变量应作为新列添加到 brain 数据框：
brain$highVAL <- brain$FSIQ >= 130
这会向数据集添加一个 true/false 列。然后你可以运行使用t-test的公式界面进行测试：
result <- t.test(MRIcount ~ highVAL, data = brain)
开始使用 R 进行作业，我以前没有真正使用过它，如果这是基础知识，我深表歉意。
brain 是一个 excel 数据框。其格式如下（奇数40行）：
para1 para2 para3 para4 para5 para6 para7
FF 133 132 124 118 64.5 816932
highVAL = ifelse(brain$para2>=130,1, 0)
highVAL 给我一个由 1 和 0 组成的向量，按 para2 分类。
我希望对两组之间的平均 para7 执行 t 检验：para2 > 130 的行和 para2 < 130 的行。
在 Python 中，我将构建两个新数组并在其中附加值，然后在那里执行 t 检验。不确定我将如何在 R 中进行处理。
你比你想象的要近！您的 highVAL 变量应作为新列添加到 brain 数据框：
brain$highVAL <- brain$FSIQ >= 130
这会向数据集添加一个 true/false 列。然后你可以运行使用t-test的公式界面进行测试：
result <- t.test(MRIcount ~ highVAL, data = brain)