Konfidenzintervall der Differenz Mittel zwischen zwei datasets

Arbeite ich auf zwei Datensätze, derrived fromm cats eine in-build-R-dataset.

> cats
    Sex Bwt  Hwt
1     F 2.0  7.0
2     F 2.0  7.4
3     F 2.0  9.5
4     F 2.1  7.2
5     F 2.1  7.3
6     F 2.1  7.6
7     F 2.1  8.1
8     F 2.1  8.2
9     F 2.1  8.3
10    F 2.1  8.5
11    F 2.1  8.7
12    F 2.1  9.8
...
137   M 3.6 13.3
138   M 3.6 14.8
139   M 3.6 15.0
140   M 3.7 11.0
141   M 3.8 14.8
142   M 3.8 16.8
143   M 3.9 14.4
144   M 3.9 20.5

Möchte ich finden, der 99% Konfidenzintervall für den Unterschied der Mittel Werte zwischen der Bwt der Männlichen und Weiblichen Tiere (Geschlecht == M und Geschlecht == F beziehungsweise)

Ich weiß, dass t.test tut dies, unter anderem, aber wenn ich eine Pause bis cats zwei Datensätze enthalten, die Bwt von Männchen und Weibchen, t.test() beschwert sich, dass die beiden Datensätze sind nicht die gleiche Länge, was wahr ist. Es gibt nur 47 Frauen in cats und 87 Männer.

Ist es machbar einige andere Weg oder bin ich falsch interpretiert-Daten, die durch brechen Sie?

BEARBEITEN:
Ich habe eine Funktion, schlug mich durch ein Beantworter der Frage auf eine andere Frage, bekommt die CI der Mittel, die auf ein dataset, kann in handliches kommen:

ci_func <- function(data, ALPHA){
  c(
    mean(data) - qnorm(1-ALPHA/2) * sd(data)/sqrt(length(data)),
    mean(data) + qnorm(1-ALPHA/2) * sd(data)/sqrt(length(data))
    )
}
  • Warum nicht Sie tatsächlich fügen Sie den code, den Sie versucht
  • t1 <- t.test( catsBwt_Female, catsBwt_Male, paired = TRUE ) Error in complete.cases(x, y) : not all arguments have the same length ist das Ausmaß der code, den ich versucht habe, neben der Berechnung der separaten 99% Konfidenzintervalle für den Mittelwert jeder dataset. Ich bin neu in der Statistik im Allgemeinen.
  • Warum würden Sie angeben, paired = TRUE, wenn Sie nicht tun, einen gepaarten t-test?
  • Es ist ein Geheimnis.
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