t.test возвращает ошибку «данные по существу постоянны»

12 
R version 3.1.1 (2014-07-10) -- "Sock it to Me"
> bl <- c(140, 138, 150, 148, 135)
> fu <- c(138, 136, 148, 146, 133)
> t.test(fu, bl, alternative = "two.sided", paired = TRUE)
Error in t.test.default(fu, bl, alternative = "two.sided", paired = TRUE) : 
data are essentially constant

Затем я изменяю только один символ в моем наборе данных fu:

> fu <- c(138, 136, 148, 146, 132)

и это работает ...

> t.test(fu, bl, alternative = "two.sided", paired = TRUE)

    Paired t-test

Что мне здесь не хватает?

r t-test ihadanny
источник
5
Тип bl-fu. Теперь sd(bl-fu). Если это не очевидно, все же сделайте это: dif=bl-fuтогда n=length(dif)тогда mean(dif)/(sd(dif)/sqrt(n))... вы видите сейчас?
Glen_b
Ой, спасибо :) согласен со мной, что сообщение об ошибке могло быть более дружественным для новичка. Таким образом, это означает, что с точки зрения статистики, нет необходимости в необычном тесте t.test и уверенности в том, что для каждого субъекта будет снижение -2 на fu по сравнению с bl?
Ихаданни

Ответы:

9

Как отмечалось в комментариях, проблема заключалась в том, что все различия были 2 (или -2, в зависимости от того, как вы пишете пары).

Отвечая на вопрос в комментариях:

Таким образом, это означает, что с точки зрения статистики, нет необходимости в необычном тесте t.test и уверенности в том, что для каждого субъекта будет снижение -2 на fu по сравнению с bl?

Ну, это зависит.

Если распределение различий действительно было нормальным, это был бы вывод, но, возможно, допущение о нормальности неверно, а распределение различий в измерениях на самом деле дискретно (возможно, в популяции, которую вы хотите сделать вывод, обычно это -2 но иногда отличается от -2).

Фактически, видя, что все числа являются целыми числами, кажется, что дискретность, вероятно, имеет место.

... в этом случае нет такой уверенности в том, что в популяции все различия будут равны -2, а в том, что в выборке различие в популяции означает, что разница отличается от -2.

(Например, если бы 87% различий в популяции составляли -2, есть только вероятность 50-50, что любая из 5 разниц в выборке будет отличаться от -2. Таким образом, выборка вполне согласуется с тем, что отклонения от -2 в популяции)

Но вас также могут поставить под сомнение пригодность предположений для t-теста - особенно в такой небольшой выборке.

Glen_b - Восстановить Монику
источник
они представляют собой артериальное давление в мм рт.ст. при базовых и контрольных проверках, поэтому я довольно расслаблен, предполагая нормальность и, конечно, недискретность. Это было просто упражнение, которое показало мне, насколько мощнее парный t-тест (если он доступен) по сравнению с непарным.
Ихаданни