分组后在 dplyr 中使用 t.test 进行总结

Question

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(magrittr)

diamonds %>% 
  group_by(cut) %>% 
  summarise(price_avg = t.test(
    . %>% filter(color == "E") %$% price,
    . %>% filter(color == "I") %$% price )$p.value)

我正在尝试获取 t.test 的结果以按组申请。在此示例中，查找相同切工时颜色价格是否存在显着差异。我得到的结果是：

Error in summarise_impl(.data, dots) : 
Evaluation error: is.atomic(x) is not TRUE.

Answer 1

library(tidyverse)
library(magrittr)

diamonds %>% 
  group_by(cut) %>% 
  summarise(price_avg = t.test(price[color=="E"], price[color=="I"])$p.value)

# # A tibble: 5 x 2
#   cut       price_avg
#   <ord>         <dbl>
# 1 Fair       3.90e- 3
# 2 Good       1.46e-12
# 3 Very Good  2.44e-39
# 4 Premium    7.27e-52
# 5 Ideal      7.63e-62

您的解决方案的问题是不会.获得数据集的子集（基于您的分组），而是整个数据集。通过执行以下操作进行检查：

diamonds %>% 
  group_by(cut) %>% 
  summarise(d = list(.))

# # A tibble: 5 x 2
#     cut       d                     
#     <ord>     <list>                
#   1 Fair      <tibble [53,940 x 10]>
#   2 Good      <tibble [53,940 x 10]>
#   3 Very Good <tibble [53,940 x 10]>
#   4 Premium   <tibble [53,940 x 10]>
#   5 Ideal     <tibble [53,940 x 10]>

另一种解决方案是：

diamonds %>% 
  nest(-cut) %>%
  mutate(price_avg = map_dbl(data, ~t.test(
                                      .x %>% filter(color == "E") %$% price,
                                      .x %>% filter(color == "I") %$% price )$p.value))

# # A tibble: 5 x 3
#   cut       data                  price_avg
#   <ord>     <list>                    <dbl>
# 1 Ideal     <tibble [21,551 x 9]>  7.63e-62
# 2 Premium   <tibble [13,791 x 9]>  7.27e-52
# 3 Good      <tibble [4,906 x 9]>   1.46e-12
# 4 Very Good <tibble [12,082 x 9]>  2.44e-39
# 5 Fair      <tibble [1,610 x 9]>   3.90e- 3

这是可行的，因为您每次都filter可以传递到filter数据的适当子集（即 column ）。data

Answer 2

必须有更好的方法来做到这一点。I\xe2\x80\x99d 可能会采用 Antonios\xe2\x80\x99 方法，但 I\xe2\x80\x99m 试图不使用filter，而是将不同颜色的价格分散到列表列中。不幸的是，我能想出的最好的代码甚至更长：

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diamonds %>%\n    group_by(cut, color) %>%\n    summarize(price = list(price)) %>%\n    spread(color, price) %>%\n    nest() %>%\n    mutate(price_avg = map_dbl(data, ~ t.test(.x$E[[1L]], .x$I[[1L]])$p.value))\n

\n\n

这里的想法是获取两个列表列，I和E，表示相应颜色的钻石的价格。我们现在可以对这两列运行 t 检验（但不幸的是，我们需要取消列出它们才能正常工作）。

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I\xe2\x80\x99m 主要把它放在这里作为对话的开始。显然，这不是你想要编写的\xe2\x80\x99t代码，但我相信应该有一个简短的、合乎逻辑的方式来表达这个逻辑（要么这已经是可能的，并且我\xe2\x80\ x99m 俯瞰它，或者需要增强整洁的数据 API）。

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或者，我们可以使用公式 API t.test：

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diamonds %>%\n    filter(color %in% c('E', 'I')) %>%\n    nest(-cut) %>%\n    mutate(price_avg = map_dbl(data, ~ t.test(price ~ color, .x)$p.value))\n

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为了完整起见，这里 \xe2\x80\x99s 相同使用broom::tidy（这返回的列不仅仅是 p 值）：

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diamonds %>%\n    filter(color %in% c('E', 'I')) %>%\n    nest(-cut) %>%\n    mutate(test = map(data, ~ tidy(t.test(price ~ color, .x)))) %>%\n    unnest(test)\n

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结果是这样的表：

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  cut       data             estimate estimate1 estimate2 statistic  p.value parameter conf.low conf.high method                  alternative\n  <ord>     <list>              <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>     <dbl>    <dbl>     <dbl> <fct>                   <fct>\n1 Fair      <tibble [1 \xc3\x97 7]>   -1003.     3682.     4685.     -2.91 3.90e- 3      327.   -1682.     -324. Welch Two Sample t-test two.sided\n2 Good      <tibble [1 \xc3\x97 7]>   -1655.     3424.     5079.     -7.19 1.46e-12      827.   -2107.    -1203. Welch Two Sample t-test two.sided\n3 Very Good <tibble [1 \xc3\x97 7]>   -2041.     3215.     5256.    -13.4  2.44e-39     1860.   -2339.    -1743. Welch Two Sample t-test two.sided\n4 Premium   <tibble [1 \xc3\x97 7]>   -2407.     3539.     5946.    -15.5  7.27e-52     2405.   -2711.    -2103. Welch Two Sample t-test two.sided\n5 Ideal     <tibble [1 \xc3\x97 7]>   -1854.     2598.     4452.    -17.0  7.63e-62     3081.   -2069.    -1640. Welch Two Sample t-test two.sided\n

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