如何使用列名作为因变量进行线性回归

Question

假设我有以下数据集

d <- data.frame(1:31, 31:1)
names(d) <- c("cats", "dogs")

我想做一个线性回归，列作为因变量，值作为独立变量 - 如果我有 2 列，1 列名为“Animals”，包含 31 行，值为“Cat”，31 行值为“Dog”和 1 列名为“值”的 62 行包含值 1:31-31:1 我想我可以使用

lm(Animals ~ values, data=df)

但是有没有办法通过使用列名作为表达式的第一部分来做到这一点？

任何帮助深表感谢

Answer 1

我们可以转换为长格式，然后做一个lm

library(tidyr)
library(dplyr)
d %>%
   pivot_longer(everything(), names_to = 'Animals', values_to = 'values') %>%
   {lm(values~ Animals, data = .)}

Answer 2

如果您只有两列，那么 t 检验与线性回归完全相同（效果、p 值等将相同）：

t.test(d$cats, d$dogs, var.equal=TRUE)

但是假设您确实想重塑一个更复杂的数据集，那么@akrun 的答案就很好。 如果您不想使用 tidyverse，则有一个基本的 R reshape函数可以做同样的事情：

d2 <- reshape(data=d, varying=list(1:2), 
        direction="long", 
        times = names(d), 
        timevar="animals",
        v.names="value")

lm( value ~ animals, data=d2)