Pairwise_t_test()不返回统计数据和估计

发布于12月20日

我是一个R的初学者，不明白为什么rstatix包中的pairwise_t_test()没有显示t值和cohen的d.

pairwise_t_test(data = filtered_normdata, BZO_RWgesamt ~ Alter, p.adjust.method = "none")
# A tibble: 36 × 9
   .y.       group1 group2    n1    n2        p p.signif    p.adj p.adj.signif
 * <chr>     <chr>  <chr>  <int> <int>    <dbl> <chr>       <dbl> <chr>       
 1 BZO_RWge… 11     12        95    90 4.26e- 2 *        4.26e- 2 *           
 2 BZO_RWge… 11     13        95    90 6.17e- 5 ****     6.17e- 5 ****        
 3 BZO_RWge… 12     13        90    90 4.85e- 2 *        4.85e- 2 *           
 4 BZO_RWge… 11     14        95    74 4.85e- 9 ****     4.85e- 9 ****        
 5 BZO_RWge… 12     14        90    74 8.21e- 5 ****     8.21e- 5 ****        
 6 BZO_RWge… 13     14        90    74 3.72e- 2 *        3.72e- 2 *           
 7 BZO_RWge… 11     15        95    68 8.39e-18 ****     8.39e-18 ****        
 8 BZO_RWge… 12     15        90    68 1.22e-11 ****     1.22e-11 ****        
 9 BZO_RWge… 13     15        90    68 5   e- 7 ****     5   e- 7 ****        
10 BZO_RWge… 14     15        74    68 3.73e- 3 **       3.73e- 3 **          
# ℹ 26 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows

我已经试着像这样得到统计和估计:

BZO_H2_w <- pairwise_t_test(data = filtered_normdata, BZO_RWgesamt ~ Alter, p.adjust.method = "none")

BZO_H2_w$estimate和BZO_H2_w$statistic

但这并没有奏效.如果有人能帮助我，我将不胜感激:)

> dat <- data.frame(x=rep(1:10,10), y=rnorm(100)) > > rstatix::pairwise_t_test(dat, y~x, detailed=TRUE) # A tibble: 45 × 10 .y. group1 group2 n1 n2 p method p.adj p.signif p.adj.signif * <chr> <chr> <chr> <int> <int> <dbl> <chr> <dbl> <chr> <chr> 1 y 1 2 10 10 0.536 T-test 1 ns ns 2 y 1 3 10 10 0.453 T-test 1 ns ns 3 y 2 3 10 10 0.896 T-test 1 ns ns 4 y 1 4 10 10 0.427 T-test 1 ns ns 5 y 2 4 10 10 0.86 T-test 1 ns ns 6 y 3 4 10 10 0.964 T-test 1 ns ns 7 y 1 5 10 10 0.781 T-test 1 ns ns 8 y 2 5 10 10 0.733 T-test 1 ns ns 9 y 3 5 10 10 0.636 T-test 1 ns ns 10 y 4 5 10 10 0.605 T-test 1 ns ns # ℹ 35 more rows # ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows > rstatix::pairwise_t_test(dat, y~x, pool.sd=FALSE, detailed = TRUE) # A tibble: 45 × 17 estimate estimate1 estimate2 .y. group1 group2 n1 n2 statistic p df conf.low conf.high method alternative p.adj p.adj.signif * <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr> <chr> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr> <dbl> <chr> 1 -0.276 -0.318 -0.0417 y 1 2 10 10 -0.725 0.479 15.6 -1.08 0.533 T-test two.sided 1 ns 2 -0.334 -0.318 0.0166 y 1 3 10 10 -0.760 0.457 18.0 -1.26 0.590 T-test two.sided 1 ns 3 -0.354 -0.318 0.0367 y 1 4 10 10 -0.782 0.445 18.0 -1.31 0.598 T-test two.sided 1 ns 4 -0.124 -0.318 -0.194 y 1 5 10 10 -0.306 0.763 17.0 -0.977 0.729 T-test two.sided 1 ns 5 -0.209 -0.318 -0.109 y 1 6 10 10 -0.458 0.653 18.0 -1.17 0.749 T-test two.sided 1 ns 6 -0.0428 -0.318 -0.275 y 1 7 10 10 -0.104 0.918 17.3 -0.909 0.823 T-test two.sided 1 ns 7 0.0437 -0.318 -0.361 y 1 8 10 10 0.0933 0.927 17.9 -0.940 1.03 T-test two.sided 1 ns 8 -0.150 -0.318 -0.167 y 1 9 10 10 -0.320 0.752 17.9 -1.14 0.835 T-test two.sided 1 ns 9 -0.321 -0.318 0.00292 y 1 10 10 10 -0.616 0.546 16.9 -1.42 0.778 T-test two.sided 1 ns 10 -0.0583 -0.0417 0.0166 y 2 3 10 10 -0.158 0.876 16.0 -0.840 0.724 T-test two.sided 1 ns # ℹ 35 more rows # ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows > mod1 <- lm(data=dat , y~factor(x)) > emmeans::emmeans(mod1, pairwise ~ x, adjust="none", infer=c(TRUE, TRUE))$contrast contrast estimate SE df lower.CL upper.CL t.ratio p.value x1 - x2 -0.2759 0.444 90 -1.158 0.606 -0.622 0.5357 x1 - x3 -0.3343 0.444 90 -1.216 0.547 -0.753 0.4533 x1 - x4 -0.3543 0.444 90 -1.236 0.527 -0.798 0.4268 x1 - x5 -0.1238 0.444 90 -1.006 0.758 -0.279 0.7809 x1 - x6 -0.2086 0.444 90 -1.090 0.673 -0.470 0.6395 x1 - x7 -0.0428 0.444 90 -0.925 0.839 -0.096 0.9234 x1 - x8 0.0437 0.444 90 -0.838 0.925 0.098 0.9218 x1 - x9 -0.1503 0.444 90 -1.032 0.731 -0.339 0.7357 x1 - x10 -0.3206 0.444 90 -1.202 0.561 -0.722 0.4720 x2 - x3 -0.0583 0.444 90 -0.940 0.823 -0.131 0.8957 x2 - x4 -0.0784 0.444 90 -0.960 0.803 -0.177 0.8602 x2 - x5 0.1521 0.444 90 -0.730 1.034 0.343 0.7326 x2 - x6 0.0673 0.444 90 -0.814 0.949 0.152 0.8798 x2 - x7 0.2331 0.444 90 -0.649 1.115 0.525 0.6007 x2 - x8 0.3196 0.444 90 -0.562 1.201 0.720 0.4733 x2 - x9 0.1257 0.444 90 -0.756 1.007 0.283 0.7777 x2 - x10 -0.0446 0.444 90 -0.926 0.837 -0.101 0.9201 x3 - x4 -0.0201 0.444 90 -0.902 0.862 -0.045 0.9640 x3 - x5 0.2105 0.444 90 -0.671 1.092 0.474 0.6365 x3 - x6 0.1257 0.444 90 -0.756 1.007 0.283 0.7777 x3 - x7 0.2915 0.444 90 -0.590 1.173 0.657 0.5130 x3 - x8 0.3779 0.444 90 -0.504 1.260 0.852 0.3967 x3 - x9 0.1840 0.444 90 -0.698 1.066 0.415 0.6794 x3 - x10 0.0137 0.444 90 -0.868 0.895 0.031 0.9754 x4 - x5 0.2305 0.444 90 -0.651 1.112 0.519 0.6047 x4 - x6 0.1457 0.444 90 -0.736 1.027 0.328 0.7434 x4 - x7 0.3116 0.444 90 -0.570 1.193 0.702 0.4845 x4 - x8 0.3980 0.444 90 -0.484 1.280 0.897 0.3722 x4 - x9 0.2041 0.444 90 -0.678 1.086 0.460 0.6468 x4 - x10 0.0338 0.444 90 -0.848 0.915 0.076 0.9395 x5 - x6 -0.0848 0.444 90 -0.967 0.797 -0.191 0.8489 x5 - x7 0.0810 0.444 90 -0.801 0.963 0.183 0.8556 x5 - x8 0.1675 0.444 90 -0.714 1.049 0.377 0.7068 x5 - x9 -0.0265 0.444 90 -0.908 0.855 -0.060 0.9526 x5 - x10 -0.1968 0.444 90 -1.078 0.685 -0.443 0.6586 x6 - x7 0.1658 0.444 90 -0.716 1.048 0.374 0.7096 x6 - x8 0.2523 0.444 90 -0.629 1.134 0.568 0.5712 x6 - x9 0.0583 0.444 90 -0.823 0.940 0.131 0.8957 x6 - x10 -0.1120 0.444 90 -0.994 0.770 -0.252 0.8014 x7 - x8 0.0865 0.444 90 -0.795 0.968 0.195 0.8460 x7 - x9 -0.1075 0.444 90 -0.989 0.774 -0.242 0.8092 x7 - x10 -0.2778 0.444 90 -1.160 0.604 -0.626 0.5330 x8 - x9 -0.1939 0.444 90 -1.076 0.688 -0.437 0.6632 x8 - x10 -0.3642 0.444 90 -1.246 0.517 -0.821 0.4140 x9 - x10 -0.1703 0.444 90 -1.052 0.711 -0.384 0.7021

Pairwise_t_test()不返回统计数据和估计

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