فيما يلي رمز R الذي يقوم بتنفيذ اختبار t للطلاب لمجموعتين (A وB) مع العديد من المراقبات (900000 مراقبة) لكل متغير:
R# قراءة البيانات
data <- read.table(text = "ID A1 A2 A3 A4 A5 B1 B2 B3 B4
1 10 12 11 13 15 50 55 56 57
2 20 22 23 21 20 60 76 78 71
3 10 12 13 15 14 50 55 52 53
...
90000 11 12 13 15 12 21 22 23 24", header = TRUE)
# إعداد متغيرات الفرق
group_A <- data[, c("A1", "A2", "A3", "A4", "A5")]
group_B <- data[, c("B1", "B2", "B3", "B4")]
# إجراء اختبار t للطلاب لكل متغير
results <- lapply(1:ncol(group_A), function(i) {
t_test_result <- t.test(group_A[, i], group_B[, i])
return(t_test_result)
})
# عرض نتائج الاختبار
for (i in 1:length(results)) {
cat("Variable", names(results)[i], ":\n")
cat(" Mean of Group A:", mean(group_A[, i]), "\n")
cat(" Mean of Group B:", mean(group_B[, i]), "\n")
cat(" T-test p-value:", results[[i]]$p.value, "\n\n")
}
يقوم هذا الرمز بقراءة البيانات وتقسيمها إلى مجموعتين (A وB) ثم يجري اختبار t للطلاب لكل متغير على حدة باستخدام دالة t.test في R. يتم عرض النتائج بمتوسط كل مجموعة وقيمة p لكل اختبار t للطلاب. يمكنك تخصيص الرمز وفقًا لاحتياجاتك وإضافة أي معالجة إضافية إذا لزم الأمر.
المزيد من المعلومات
بالطبع، دعونا نوسع قليلاً على الرمز ونشرح بعض التفاصيل الإضافية.
أولاً وقبل كل شيء، يتيح الرمز قراءة البيانات باستخدام read.table وتخزينها في متغير data. يتم فصل المتغيرات إلى مجموعتين، group_A و group_B، حيث يتم تحديد المتغيرات الخاصة بكل مجموعة.
ثم يتم استخدام lapply لتطبيق دالة محددة (التي هي اختبار t للطلاب) على كل متغير بين مجموعة A ومجموعة B باستخدام مؤشر i كمتغير. النتائج تخزن في متغير يسمى results.
أخيرًا، يتم استخدام حلقة for لعرض نتائج الاختبار. يتم طباعة المتوسط لكل مجموعة وقيمة p لكل اختبار t للطلاب باستخدام دالة cat. يمكنك أيضًا إضافة مزيد من المعلومات أو تخصيص الطريقة التي يتم بها عرض النتائج وفقًا لاحتياجاتك.
يمكنك أيضًا تخصيص الرمز لتضمين المزيد من المعلومات حسب طلبك، مثل إضافة رسوم بيانية لتوضيح النتائج أو تخزين النتائج في متغيرات إضافية لاستخدامها لاحقًا.
