library(MASS)
UScrime
t.test(Prob~So,data=UScrime)
#计算不同so的prob是否有差异
t.test(UScrime[,14]~So,data=UScrime)
nc2=ncol(UScrime)
ps= numeric(nc2)
for (i in seq(nc2)) ps = t.test(UScrime[,i]~So,data=UScrime)$p.value
这布命令出错，显示为：也就是这里不能计算分类数据的T test
Error in t.test.default(x = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, :
data are essentially constant
那我要怎样计算所有列数据的两类均值是否存在差异呢？
UScrime
M So Ed Po1 Po2 LF M.F Pop NW U1 U2 GDP Ineq Prob Time y
1 151 1 91 58 56 510 950 33 301 108 41 394 261 0.084602 26.2011 791
2 143 0 113 103 95 583 1012 13 102 96 36 557 194 0.029599 25.2999 1635
3 142 1 89 45 44 533 969 18 219 94 33 318 250 0.083401 24.3006 578
4 136 0 121 149 141 577 994 157 80 102 39 673 167 0.015801 29.9012 1969
5 141 0 121 109 101 591 985 18 30 91 20 578 174 0.041399 21.2998 1234
6 121 0 110 118 115 547 964 25 44 84 29 689 126 0.034201 20.9995 682
7 127 1 111 82 79 519 982 4 139 97 38 620 168 0.042100 20.6993 963
8 131 1 109 115 109 542 969 50 179 79 35 472 206 0.040099 24.5988 1555
9 157 1 90 65 62 553 955 39 286 81 28 421 239 0.071697 29.4001 856
10 140 0 118 71 68 632 1029 7 15 100 24 526 174 0.044498 19.5994 705
11 124 0 105 121 116 580 966 101 106 77 35 657 170 0.016201 41.6000 1674
12 134 0 108 75 71 595 972 47 59 83 31 580 172 0.031201 34.2984 849
13 128 0 113 67 60 624 972 28 10 77 25 507 206 0.045302 36.2993 511
14 135 0 117 62 61 595 986 22 46 77 27 529 190 0.053200 21.5010 664
15 152 1 87 57 53 530 986 30 72 92 43 405 264 0.069100 22.7008 798
16 142 1 88 81 77 497 956 33 321 116 47 427 247 0.052099 26.0991 946
17 143 0 110 66 63 537 977 10 6 114 35 487 166 0.076299 19.1002 539
18 135 1 104 123 115 537 978 31 170 89 34 631 165 0.119804 18.1996 929
19 130 0 116 128 128 536 934 51 24 78 34 627 135 0.019099 24.9008 750
20 125 0 108 113 105 567 985 78 94 130 58 626 166 0.034801 26.4010 1225
21 126 0 108 74 67 602 984 34 12 102 33 557 195 0.022800 37.5998 742
22 157 1 89 47 44 512 962 22 423 97 34 288 276 0.089502 37.0994 439
23 132 0 96 87 83 564 953 43 92 83 32 513 227 0.030700 25.1989 1216
24 131 0 116 78 73 574 1038 7 36 142 42 540 176 0.041598 17.6000 968
25 130 0 116 63 57 641 984 14 26 70 21 486 196 0.069197 21.9003 523
26 131 0 121 160 143 631 1071 3 77 102 41 674 152 0.041698 22.1005 1993
27 135 0 109 69 71 540 965 6 4 80 22 564 139 0.036099 28.4999 342
28 152 0 112 82 76 571 1018 10 79 103 28 537 215 0.038201 25.8006 1216
29 119 0 107 166 157 521 938 168 89 92 36 637 154 0.023400 36.7009 1043
30 166 1 89 58 54 521 973 46 254 72 26 396 237 0.075298 28.3011 696
31 140 0 93 55 54 535 1045 6 20 135 40 453 200 0.041999 21.7998 373
32 125 0 109 90 81 586 964 97 82 105 43 617 163 0.042698 30.9014 754
33 147 1 104 63 64 560 972 23 95 76 24 462 233 0.049499 25.5005 1072
34 126 0 118 97 97 542 990 18 21 102 35 589 166 0.040799 21.6997 923
35 123 0 102 97 87 526 948 113 76 124 50 572 158 0.020700 37.4011 653
36 150 0 100 109 98 531 964 9 24 87 38 559 153 0.006900 44.0004 1272
37 177 1 87 58 56 638 974 24 349 76 28 382 254 0.045198 31.6995 831
38 133 0 104 51 47 599 1024 7 40 99 27 425 225 0.053998 16.6999 566
39 149 1 88 61 54 515 953 36 165 86 35 395 251 0.047099 27.3004 826
40 145 1 104 82 74 560 981 96 126 88 31 488 228 0.038801 29.3004 1151
41 148 0 122 72 66 601 998 9 19 84 20 590 144 0.025100 30.0001 880
42 141 0 109 56 54 523 968 4 2 107 37 489 170 0.088904 12.1996 542
43 162 1 99 75 70 522 996 40 208 73 27 496 224 0.054902 31.9989 823
44 136 0 121 95 96 574 1012 29 36 111 37 622 162 0.028100 30.0001 1030
45 139 1 88 46 41 480 968 19 49 135 53 457 249 0.056202 32.5996 455
46 126 0 104 106 97 599 989 40 24 78 25 593 171 0.046598 16.6999 508
47 130 0 121 90 91 623 1049 3 22 113 40 588 160 0.052802 16.0997 849