Thanks for your answer.

First I will show you both vectors:

Mal66
   [1]   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA    
NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA
[28]   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA    
NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA
[55]   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   
6.0   NA  4.0  6.0  9.0  0.5  6.0  6.0   NA   NA   NA   NA  5.0   NA   
3.0
[82] 10.0  6.0   NA  5.0  7.0   NA   NA   NA  6.0  4.0  8.0  5.0    
NA   NA   NA   NA  3.0  2.0  0.8   NA  7.0   NA  6.0   NA   NA  5.0   NA
[109]  2.0  3.5   NA  7.0  6.0  5.0  4.0   NA   NA   NA   NA   NA    
NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA
[136]   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA    
NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA
[163]   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA    
NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA
[190]   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA    
NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA
[217]   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA    
NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA
[244]   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA    
NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA
[271]   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA    
NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA
[298]   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA    
NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA
[325]   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA    
NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA
 > Fem66
   [1] 5.0  NA 4.5 6.0 0.8  NA 7.0 4.5  NA  NA  NA  NA 5.0  NA 6.0   
NA 5.0  NA 5.0 8.0  NA  NA  NA 8.0  NA 8.0 5.0  NA  NA  NA  NA 8.0   
NA 1.0
[35]  NA  NA  NA  NA  NA  NA 5.0  NA 4.0 8.0  NA 6.0 6.0 4.5 3.5  NA   
NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA
[69]  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA   
NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA
[103]  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA   
NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA   
NA  NA
[137]  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA   
NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA   
NA  NA
[171]  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA   
NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA   
NA  NA
[205]  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA   
NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA   
NA  NA
[239]  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA   
NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA   
NA  NA
[273]  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA   
NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA   
NA  NA
[307]  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA   
NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA   
NA  NA
[341]  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA

I tried this (complete.cases(Fem66, Mal66)) and you are right, it  
gives me back:

(complete.cases(Fem66, Mal66))
   [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[23] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[45] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[67] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[89] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[111] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[133] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[155] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[177] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[199] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[221] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[243] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[265] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[287] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[309] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[331] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

I thought the t.test is a comparison of means and why can I not use  
it if I have a lot of missing values. Is the reason that I use the  
paired option?
What is different in the calculation using paired?

Ah ja this seems to be the case:

T66<-t.test(Mal66, Fem66, alternative= "two.sided")
 > T66


Welch Two Sample t-test

data:  Mal66 and Fem66
t = -0.4881, df = 49.229, p-value = 0.6277
alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
95 percent confidence interval:
-1.4637045  0.8915906
sample estimates:
mean of x mean of y
5.096552  5.382609

I use the paired option because may plants (male and female) belong  
to the same species (and because may boss said that I have to use  
paired in this case)

So what can I do now to solve my problem?

Do you think I should not use paired=TRUE?

Thanks in advance.

Birgit





Am 13.09.2007 um 18:50 schrieb Peter Dalgaard:

> Birgit Lemcke wrote:
>> Hello!
>>
>> I am using R 2.5.1 on a Apple Power Book G4 with Mac OS X 10.4.10  
>> and  I am still R beginner.
>>
>> I try to calculate a t.test() using this code:
>>
>>      TTest75<-t.test(Fem75, Mal75, alternative= "two.sided", paired=  
>> TRUE)
>>
>> This works properly, but I have two variables with a lot of  
>> missing  data and therefore get the error message:
>>
>>      TTest66<-t.test(Fem66, Mal66, alternative= "two.sided", paired=  
>> TRUE)
>>      Fehler in var(x) : 'x' ist leer
>>
>> One of the two vectors looks like this:
>>
>> [1] 5.0  NA 4.5 6.0 0.8  NA 7.0 4.5  NA  NA  NA  NA 5.0  NA 6.0   
>> NA  5.0  NA 5.0 8.0  NA  NA  NA 8.0  NA 8.0 5.0  NA  NA  NA  NA  
>> 8.0  NA 1.0
>> [35]  NA  NA  NA  NA  NA  NA 5.0  NA 4.0 8.0  NA 6.0 6.0 4.5 3.5   
>> NA   NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA   
>> NA  NA  NA
>> [69]  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA   
>> NA ....
>>
>
>> Is it possible to run a TTest inspite of all the missing data?
>> I really need two know if may two vectors are significantly   
>> different. (If this results are then reliable is an other question)
>>
> Well, you're not showing the other one, but I have a hunch that any 
> (complete.cases(Fem66, Mal66)) will come out false,  in which case  
> you don't have paired data and might get rid of paired=TRUE and  
> have an ordinary two sample test. (BTW paired data for females and  
> males? Couples?)
>
>
>> By the way is there a better possibility (and I guess there is)  
>> to  save or export the t.test() results as textfile?
>>
>> Thanks in advance for your help.
>>
>> Greetings
>>
>> Birgit
>>
>> Birgit Lemcke
>> Institut für Systematische Botanik
>> Zollikerstrasse 107
>> CH-8008 Zürich
>> Switzerland
>> Ph: +41 (0)44 634 8351
>> [EMAIL PROTECTED]
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>      [[alternative HTML version deleted]]
>>
>>    
>> --------------------------------------------------------------------- 
>> ---
>>
>> ______________________________________________
>> R-help@r-project.org mailing list
>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help
>> PLEASE do read the posting guide http://www.R-project.org/posting- 
>> guide.html
>> and provide commented, minimal, self-contained, reproducible code.
>>
>
>
> -- 
>   O__  ---- Peter Dalgaard             Øster Farimagsgade 5, Entr.B
>  c/ /'_ --- Dept. of Biostatistics     PO Box 2099, 1014 Cph. K
> (*) \(*) -- University of Copenhagen   Denmark          Ph:  (+45)  
> 35327918
> ~~~~~~~~~~ - ([EMAIL PROTECTED])                  FAX: (+45)  
> 35327907
>
>

Birgit Lemcke
Institut für Systematische Botanik
Zollikerstrasse 107
CH-8008 Zürich
Switzerland
Ph: +41 (0)44 634 8351
[EMAIL PROTECTED]






        [[alternative HTML version deleted]]

______________________________________________
R-help@r-project.org mailing list
https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help
PLEASE do read the posting guide http://www.R-project.org/posting-guide.html
and provide commented, minimal, self-contained, reproducible code.

Reply via email to