R：通过迭代变量

我有以下数据集1：R：通过迭代变量

Height | Group 
1,556 | A 
2,111 | B 
1,556 | A 
2,341 | B 
1,256 | A 
2,411 | B

我想通过可变组

myvar <- c("Height") 

res<- vector("list", length(myvars)) 

a <- factor(dataset1$Group) 
myfactor <- levels(a) 

i=1 
for (myfactor in dataset1) { 
    res[[i]] <- shapiro.test(dataset1$Size) 
    i=i+1 
}

RES计算夏皮罗威尔克正态性检验为高度 - 返回n组测试，但都具有相同的p值和W. 任何人都可以帮我弄清楚什么是错的？

来源

2011-04-05 Mauro Braganca

编写新代码比查找代码中的所有错误更容易。

lapply(split(dataset1$Height,dataset1$Group),shapiro.test) 

$` A` 

     Shapiro-Wilk normality test 

data: X[[1L]] 
W = 0.75, p-value = 3.031e-08 


$` B` 

     Shapiro-Wilk normality test 

data: X[[2L]] 
W = 0.9134, p-value = 0.4295

来源

2011-04-05 19:28:58

你的代码是多种方式。这里有几个：

创建myfactor之外循环的，但后来你把它的迭代器。
dataset1是你的数据（data.frame？）。我甚至不确定什么myfactor将在由for (myfactor in dataset1)创建的循环内。
您不会将数据发送到shapiro.test。
myvars没有定义，dataset1$Size应该可能是dataset1$Height。

试试这个。

res <- list() 
for (mf in levels(dataset1$Group)) { 
    res[[mf]] <- shapiro.test(dataset1$Height[dataset1$Group == mf]) 
}

来源

2011-04-05 19:29:20

感谢您的回复。
对于未来的公告：
如果要计算（用于数据集中的选定变量）一个正态性检验的因素：

variaveis <- colnames(dataset1)[c(1:2)] 
/////alternative: variaveis <- c("height", "weight") 
res<- vector("list", length(variaveis)) 

for (i in 1:length(variaveis)) { 
    #calcula o shapiro por factor para variaveis selecionadas 
    res[[i]] <- lapply(split(dataset1[,variaveis[i]] ,dataset1$sex), shapiro.test) 
} 
res

PS：性别= GROUP在前面的例子
再次感谢
希望此代码有助于减少代码 M.

来源

2011-05-27 00:09:15 user772254

R：通过迭代变量

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