教你一步得到t检验结果的三线表家政服务13825404095
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发布时间：2025-08-30 16:05
最近很多小伙伴们毕业，家政服务13825404095你的毕业论文修改了几次呢？大家可能都不一样，可能有人修改了十几版，有人二十几版，如果你修改次数是一位数，你应该是一位幸运儿了。每次修改的原因各不相同，但涉及到数据的变动是最苦恼的了，即使是增删一个病例的信息，几乎所有数据都要重新计算，结果都得重新改，改到最后想死的心都有了。小编也是痛大家这所痛，在我科室另外一位朱小编的帮助下，实现了一步实现t检验并输出到三线表中。当然我们需要R软件，没有接触过R软件的也没有关系，按下面的操作步骤也能轻松实现。
首先做一下准备工作，从R（）官网下载R软件，安装很简单，双击程序按默认的参数安装即可。然后打开R软件，安装三个软件包：foreign、dplyr、ReporteRs。安装方法是运行下面三行程序：
installed.packages("foreign")
installed.packages("dplyr")
installed.packages("ReporteRs")
确认安装成功后，运行下面程序，不需要改任何参数，直接运行即可：（下面程序是建立一个函数）
rm(list=ls())
table_ttest=function(data=NULL,testvar=NULL,groupvar=NULL,groupcode=c(1,2),digits=2){
library(dplyr)
library(ReporteRs)
var=testvar;
tabledata=as.data.frame(var);
attach(data)
for(j in 1:length(testvar)) {
for (i in1:(as.numeric(length(names(data))))){
if (names(data)[i]==testvar[j])ntest=as.numeric(i);
if (names(data)[i]==groupvar)ngroup=as.numeric(i);
}
mean_g1=mean(data[,ntest][data[,ngroup]== groupcode[1]])
sd_g1=sd(data[,ntest][data[,ngroup]== groupcode[1]])
tabledata$n1[j]=as.numeric(table(data[,ngroup][data[,ngroup]== groupcode[1]]))
tabledata$group1[j]=paste(round(mean_g1,digits=digits),"±",round(sd_g1,digits=digits),sep="");
mean_g2=mean(data[,ntest][data[,ngroup]== groupcode[2]])
sd_g2=sd(data[,ntest][data[,ngroup]== groupcode[2]])
tabledata$n2[j]=as.numeric(table(data[,ngroup][data[,ngroup]== groupcode[2]]))
tabledata$group2[j]=paste(round(mean_g2,digits=digits),"±",round(sd_g2,digits=digits),sep="");
ttestout=with(data,t.test(data[,ntest][data[,ngroup] == groupcode[1]], data[,ntest][data[,ngroup]== groupcode[2]],var.equal=T))
tabledata$tvalue[j]=round(as.numeric(ttestout$statistic),digits=3)
tabledata$pvalue[j]=round(ttestout$p.value,digits=3)
if(tabledata$pvalue[j]==0)tabledata$pvalue[j]="<0.001";
hov=var.test(data[,ntest][data[,ngroup]== groupcode[1]], data[,ntest][data[,ngroup] == groupcode[2]])
tabledata$Fvalue[j]=round(as.numeric(hov$statistic),digits=3)
tabledata$Fpvalue[j]=round(as.numeric(hov$p.value),digits=3)
if (tabledata$Fpvalue[j]<0.1){
ttestout=with(data,t.test(data[,ntest][data[,ngroup] == groupcode[1]], data[,ntest][data[,ngroup]== groupcode[2]]))
tabledata$tvalue[j]=round(as.numeric(ttestout$statistic),digits=3)
tabledata$pvalue[j]=round(ttestout$p.value,digits=3)
if(tabledata$pvalue[j]==0)tabledata$pvalue[j]="<0.001";
}
}
detach(data)
ttesttable<- docx()
tabledata%>% vanilla.table %>% setZebraStyle(., odd = '#eeeeee', even = 'white' )%>% addFlexTable(ttesttable,.) %>% writeDoc(.,'D:/ttesttable.docx')
}
准备工作完毕，下面正式开始实现我们的目标，修改下面三行程序参数（标黄色）并运行即可：
library(foreign)
mydata=read.spss("D:/datai.sav")
table_ttest(data=mydata,testvar=c('age','thickness'),groupvar="sex",groupcode=c(1,0),digits=2)
（注：D:/datai.sav为数据存放的路径，替换为你的数据存放路径，注意路径连接符为左斜线/；'age','thickness'为两个检验变量，可以替换为你要分析的参数，可以只有一个检验变量，也可以多个，多个变量分别加引号并用逗号隔开；"sex"为分组变量，请替换之；1,0为t检验中两组的代码，也可以为1，2，也可以为文字或英文字符，如”F”,”M”，文字或英文字符加引号并用逗号隔开；digits=2中为结果中均值和标准差的小数位数，可以为0以上的正整数，本例子中保留两位小数。）
运行之后，在D盘根目录下生成“ttesttable.docx”word文档，打开后内容如下：
三线表已经做成了，表中的t值和p值即t检验或t’检验的结果，程序已经根据方差齐性检验的结果自动为您选择相应的结果。上表相比传统的三线表内容，还多了四个变量：n1为第一组的样本量，n2为第二组的样本量，Fvalue为方差齐性检验的F值，Fpvalue为方差齐性检验的p值。这四个变量供大家查看参考，在实际应用中可能不需要，直接删除这四列即可。如下：
到此已经圆满完成任务，如果还有问题，可以向小编咨询哦。另外我们也有志于把其它检验也编写成函数，希望有兴趣的亲们加入我们一起努力，让数据处理变得简单。
