Deutsches R-Forum

Verfasst: **Fr Okt 11, 2019 4:07 pm**

Hallo Zusammen,

zur Zeit bin ich am Auswerten von Studien die größere Datensätze enthalten (100X100 Dataframes). Daher erläutere ich erste mal genauer das Problem:

Die Zeilen sind dabei:

Proband, Methode, DatenSatz1 , DatenSatz2, DatenSatz3.......

Nun würde ich gerne einen gepaarten T-Test für den Vergleich der Methoden heranziehen und bin dabei auf Probleme/Umstände gestoßen. Zum einen gibt es ca 10 Probanden und 6 Methoden wobei immer 2 Methoden miteinander verglichen werden sollen.

ich Verwende dabei:

Code: Alles auswählen

t.test(DatenSatzX~Methode, data = Daten, paired = TRUE)

Damit ich nun die richtigen Methoden vergleichen kann muss ich meinen "DatensatzGesamt" auf die entsprechenden Methoden reduzieren ("DatenReduziert"). Dies mach ich z.B. mit:

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DatenReduziert1 <- DatensatzGesamt %>% filter(Methode == 1)

DatenReduziert4 <- DatensatzGesamt %>% filter(Methode == 4)

Daten <- rbind(DatenReduziert1 , DatenReduziert2)

Nun zu den Fragen:

1. Kann ich das filtern und zusammensetzen der "Daten" einfacher gestalten und wenn ja wie?
(Gerne auch 1-2 Methode mit einem Beispiel)

2. Woher weiß der t.test welche Daten hier gepaart werden? In meinen Angaben gebe ich ja die Zeile "Probanden" (wobei immer die gleichen gepaart werden sollten) überhaupt nicht an.

vielen Dank schon mal für die Hilfe

Verfasst: **So Okt 13, 2019 10:33 pm**

1. Kann ich das filtern und zusammensetzen der "Daten" einfacher gestalten und wenn ja wie?
(Gerne auch 1-2 Methode mit einem Beispiel)

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Methode %in% c(1, 4)

verstehe aber die Frage nicht ganz...

2. Woher weiß der t.test welche Daten hier gepaart werden? In meinen Angaben gebe ich ja die Zeile "Probanden" (wobei immer die gleichen gepaart werden sollten) überhaupt nicht an.

Auf die Reihenfolge kommts an - Es wird innerhalb der "Methoden" die gleiche Reihenfolge angenommen. Falls dir das zu "wild" ist, kannst du auch die x,y API von t.t.est verwenden und deine Daten ins breite Format (Jede methode hat eine Spalte) überführen:

Code: Alles auswählen

t.test(extra ~ group, 
       data = sleep, 
       paired = TRUE)

# shuffle observations
t.test(extra ~ group, 
       data = sleep[sample(seq_len(nrow(sleep))), ],
       paired = TRUE)
t.test(extra ~ group, 
       data = sleep[sample(seq_len(nrow(sleep))), ],
       paired = TRUE)

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Lösungen für Anwedung von T-Test

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Re: Lösungen für Anwedung von T-Test