Basic - T-Test -> Gruppierung Faktor Muss Genau 2 Ebenen
Ich bin relativ neu in R. Für meine Aufgabe habe ich zu Beginn durch die Durchführung eines T-Test durch, bei der die Auswirkungen einer Politikerin (Konservative oder Labour) Reichtum auf Ihre wirkliche grobe Reichtum und echte Vermögenssteuer. Ich habe, um zu versuchen, um eine Schätzung der Wirkung der Dienst in office Reichtum mit einem einfachen t-test.
Dataset aufgerufen wird takehome.dta
Labour-und Tory sind binäre, wo 1 bedeutet, dass Sie dienen für die Partei und sonst 0.
Die Variablen für Reichtum sind lnrealgross und lnrealnet.
Habe ich importiert und befestigt die dataset, aber wenn ich versuche, die Durchführung einer einfachen t-test. Ich bekomme die folgende Meldung: "die Gruppierung der Faktor muss genau 2 Ebenen." Nicht ganz sicher, wo ich zu sein scheinen falsch läuft. Jede Hilfe würde geschätzt!
InformationsquelleAutor Chris Thwaites | 2015-04-02
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machst du das:
wenn du meinst, dies zu tun
Im Allgemeinen verwenden Sie die
~
dann haben Sie Daten, wieund die
,
wenn Sie über Daten wieIch nehme an, Sie tun etwas, wie:
weil der Fehler schlägt vor, Sie haben keine Veränderung in der Gruppierung Faktor
x
was ist der Unterschied zwischen ~ und Betreiber für dieses Beispiel?
hey @cuneytyvz um den Unterschied zu sehen versuchen: x <- rnorm(10); y <- 1:10; par(mfrow=c(1,2)); plot(y,x);plot(y ~ x)
InformationsquelleAutor user1317221_G
Die Unterschiede zwischen ~ und , ist die Art der statistischen test, den Sie ausführen. ~ gibt Ihnen die Unterschiede bedeuten. Dies ist für abhängige Stichproben (z.B. vor und nach). , gibt Sie den Unterschied in den Mitteln. Dies ist für unabhängige Proben (z.B. Behandlung und Kontrolle). Diese beiden tests sind nicht austauschbar.
InformationsquelleAutor Kristin Eccles