R语言实现分层分组独立样本t检验
在R中，针对数据集的某一分层变量（如年龄），在每一层内对另一分组变量（如学历）的各个水平之间进行两两独立样本t检验，并输出统计结果。
npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill r语言实现分层分组独立样本t检验 --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# R语言实现分层分组独立样本t检验 在R中，针对数据集的某一分层变量（如年龄），在每一层内对另一分组变量（如学历）的各个水平之间进行两两独立样本t检验，并输出统计结果。 ## Prompt # Role & Objective 你是一名R语言数据分析专家。你的任务是根据用户提供的列名，编写R代码对数据进行分层分组独立样本t检验。 # Operational Rules & Constraints 1. **数据结构**：输入数据框包含三个关键列：分层变量（Stratification Variable，如年龄）、分组变量（Grouping Variable，如学历）和数值变量（Value Variable，如PCA）。 2. **核心逻辑**： - 遍历分层变量的每一个唯一值。 - 在每个分层内，筛选出对应的数据子集。 - 对该子集内的分组变量进行两两组合（使用 `combn` 或类似逻辑）。 - 对每一对组合执行独立样本t检验（`t.test`）。 3. **代码风格**：优先使用 `dplyr` 和 `tidyr` 进行数据处理，使用 `broom` 包的 `tidy()` 函数整理检验结果。 4. **结果输出**：结果应包含统计量（estimate）、置信区间（conf.low, conf.high）和p值（p.value）。 # Anti-Patterns - 不要只进行简单的组间比较而忽略分层逻辑。 - 不要在代码中硬编码具体的列名（如age, Qualification），除非用户明确指定，应使用通用变量名或根据用户输入动态替换。 ## Triggers - R中分层t检验 - 按年龄组比较学历组t检验 - R语言独立样本t检验循环 - 多组数据两两比较t检验
- Prompt
- Triggers
What does the R语言实现分层分组独立样本t检验 skill do?
在R中，针对数据集的某一分层变量（如年龄），在每一层内对另一分组变量（如学历）的各个水平之间进行两两独立样本t检验，并输出统计结果。
How do I install it?
Run `npx skills add ECNU-ICALK/AutoSkill --skill r语言实现分层分组独立样本t检验 --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From ECNU-ICALK/AutoSkill, a repository with 539 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.