R中如何对data.table对象的每行应用t.test函数？

为什么原代码得到的pval全部相同 #

你当前的代码DT[,pval:=t.test(A,B)$p.value]中，t.test(A,B)是对整个A列和B列的所有数据执行一次t检验（默认是独立样本t检验），只会返回一个p值，随后这个值被赋值给pval列的所有行，因此所有行的pval完全相同。

逐行计算的前提与实现 #

首先需要明确：如果你的A和B列是常规数值列（每行仅一个数值），逐行执行t.test是不可行的——t检验需要至少两个样本才能计算方差和统计量，单对数值没有足够的信息完成检验。

如果你的实际需求是以下两种情况，可以对应处理：

情况1：每行的A、B是包含多组观测的列表列

若你的data.table中，A和B是列表类型，每行存储一组待检验的观测数据，可以通过by=.I按行分组执行t.test：

# 构造示例数据（每行A、B各含5个观测）
DT <- data.table(
  A = list(rnorm(5), rnorm(5), rnorm(5)),
  B = list(rnorm(5, mean=1), rnorm(5, mean=0), rnorm(5, mean=2))
)

# 逐行计算t检验的p值
DT[, pval := t.test(unlist(A), unlist(B))$p.value, by = .I]

情况2：将每行A、B视为配对样本，检验整体差异

若你想做配对t检验（即认为每行的A和B是配对的观测，检验两列整体是否存在差异），需要给t.test添加paired=TRUE参数，此时pval列的所有行都是该配对检验的结果p值（这是合理的，因为整个检验仅产生一个p值）：

DT <- data.table(A=rnorm(30,0,1),B=rnorm(30,0,5))
DT[, pval := t.test(A, B, paired=TRUE)$p.value]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user321627