Intervalle de confiance de la Différence de Moyens entre les deux ensembles de données
Je suis en train de travailler sur deux ensembles de données, derrived fromm cats
, une en construire R dataset.
> cats
Sex Bwt Hwt
1 F 2.0 7.0
2 F 2.0 7.4
3 F 2.0 9.5
4 F 2.1 7.2
5 F 2.1 7.3
6 F 2.1 7.6
7 F 2.1 8.1
8 F 2.1 8.2
9 F 2.1 8.3
10 F 2.1 8.5
11 F 2.1 8.7
12 F 2.1 9.8
...
137 M 3.6 13.3
138 M 3.6 14.8
139 M 3.6 15.0
140 M 3.7 11.0
141 M 3.8 14.8
142 M 3.8 16.8
143 M 3.9 14.4
144 M 3.9 20.5
Je veux trouver la 99% Intervalle de Confiance de la différence de moyens de valeurs entre le poids corporel des Hommes et des Femmes spécimens (Sexe == M et Sexe == F respectivement)
Je sais que t.test
cela, entre autres choses, mais si je briser cats
à deux ensembles de données qui contiennent les Bwt
de Mâles et de Femelles, t.test() se plaint de ce que les deux ensembles de données ne sont pas de la même longueur, ce qui est vrai. Il n'y a qu'47 Femmes dans cats
, et 87 Hommes.
Est-il faisable d'une autre manière ou suis-je une mauvaise interprétation de données en les cassant?
EDIT:
J'ai une fonction m'a suggéré par un Répondeur sur une autre Question qui obtient le CI de moyens sur un jeu de données, qui peut être utile:
ci_func <- function(data, ALPHA){
c(
mean(data) - qnorm(1-ALPHA/2) * sd(data)/sqrt(length(data)),
mean(data) + qnorm(1-ALPHA/2) * sd(data)/sqrt(length(data))
)
}
t1 <- t.test( catsBwt_Female, catsBwt_Male, paired = TRUE ) Error in complete.cases(x, y) : not all arguments have the same length
est la mesure de la code que j'ai essayé, en plus du calcul de la séparer de 99% de la Cei pour la moyenne de chaque jeu de données. Je suis nouveau à la statistique en général.Pourquoi voudriez-vous préciser paired = TRUE lorsque vous ne faites pas un test t apparié?
C'est un mystère.
OriginalL'auteur Dimitris Sfounis | 2014-01-20
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Vous devez appliquer la t.test avec la formule de l'interface:
t.test
la documentation. Merci pour la rapidité de réponse complète et.Notez que vous n'avez pas à utiliser la formule de l'interface. Le principal problème est que vous avez été la spécification d'un test t apparié lorsque cela n'a pas de sens à vos données.
OriginalL'auteur shadow