我在一列中有两个不同的类。如何测试它们的正常性？

Question

R中的新手。考虑到这就是我的情况：（实际上我的实际情况要复杂得多）

set.seed(100)
df = data.frame(SEX=sample(c("M","F"),100,replace=TRUE),BW = rnorm(100,80,2))

[一列是性别（男性和女性），另一列是体重（体重）。我要测试男性的体重正常性和女性的体重正常性。然后，我可以分别测试方差的相等性。最后，针对这种情况进行T检验或其他检验。但是在这种情况下不能使用shapiro.test。 （例如shapiro.test(BW~SEX,data=df)）

我该怎么办？我不想分离数据框架或创建新的子集。

预先感谢〜！

Answer 1

哦，我自己弄清楚了...使用此代码

with(df, shapiro.test(BW[SEX == "M"]))
with(df, shapiro.test(BW[SEX == "F"]))

我很高兴我可以学到更多！

Answer 2

这里详细描述了此问题的“ tidyverse”解决方案：Running a model on separate groups。

简短地使用您的数据：

library(dplyr) # for mutate
library(tidyr) # for nest/unnest
library(purrr) # for map
library(broom) # for glance

df %>% 
  nest(data = c(BW)) %>% 
  mutate(model = map(data, ~ shapiro.test(.x$BW)), 
         g = map(model, glance)) %>% 
  unnest(g)

结果：

# A tibble: 2 x 6
  SEX             data model   statistic p.value method                     
  <fct> <list<df[,1]>> <list>      <dbl>   <dbl> <chr>                      
1 F           [50 x 1] <htest>     0.982   0.639 Shapiro-Wilk normality test
2 M           [50 x 1] <htest>     0.980   0.535 Shapiro-Wilk normality test