R语言中如何将多个变量合并为单个变量以开展t检验分析

可以根据你的输出和分析需求选择对应方案，两种方式都能满足“整合cats、dogs列所有观测值为pets组”的核心目标：

方案1：完全匹配你预期的纵向堆叠效果 #

你给出的预期效果本质是扩充原数据框的行数，将cats、dogs列的全部观测值按顺序放入新增的pets列，非原数据行的其他列保留空值，实现代码如下：

# 读取原始数据
mytable <- read.csv2("versuch.csv")
# 提取cats、dogs列的所有观测值，拼接为统一的pets值向量
pets_all_values <- c(mytable$cats, mytable$dogs)
# 计算需要补充的空行数，将原数据框扩充到与pets值长度一致
total_row <- length(pets_all_values)
add_row_num <- total_row - nrow(mytable)
# 构造结构匹配的空行数据
empty_rows <- setNames(
  data.frame(matrix(NA, nrow = add_row_num, ncol = ncol(mytable))),
  colnames(mytable)
)
# 绑定空行扩充原数据框，再新增pets列
mytable_final <- rbind(mytable, empty_rows)
mytable_final$pets <- pets_all_values

运行后的输出和你展示的预期效果完全一致：前6行保留原始的cats、dogs、none列值，pets列依次填充cats列的全部观测值；后6行cats、dogs、none列留空，pets列依次填充dogs列的全部观测值。

方案2：适配t检验的标准化实现（更推荐） #

你最终的分析目标是对比pets组与none组的指标差异，不需要构造存在大量空值的冗余结构，直接生成适合统计检验的整洁长格式数据即可，实现代码如下：

# 整合所有宠物组观测值并标注组别
pets_group <- data.frame(
  measure = c(mytable$cats, mytable$dogs),
  group = "pets"
)
# 整理无宠物组观测值并标注组别
none_group <- data.frame(
  measure = mytable$none,
  group = "none"
)
# 拼接为分析专用数据框，直接开展独立样本t检验
analysis_df <- rbind(pets_group, none_group)
t.test(measure ~ group, data = analysis_df)

说明：这种方法整合了cats、dogs列的全部12个观测值作为pets组，与none组的6个观测值形成独立样本对比，完全匹配你的分组调整规则，不会引入无意义的缺失值，是统计分析场景下的标准写法。

注意事项 #

• 开展独立样本t检验前，需要确认三列观测值的独立性：即cats、dogs、none列的测量值分别对应不同的受访个体，不存在同一受访者跨组重复测量的情况。如果是同一批受访者的配对测量值，需要调整为配对t检验的分析逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者A L