Es scheint eine ziemlich einfache Frage zu sein, aber ich kann die Antwort nicht finden.

Ich habe einen Datenrahmen (nennen wir ihndf) mit n = 100 Spalten (C1, C2, ...,C100) und 50 Zeilen (R1, R2, ...,R50). Ich habe alle Spalten im Datenrahmen getestet, um sicherzustellen, dass sie numerisch sind. Ich möchte wissen, ob die Daten in jeder Spalte eine Normalverteilung haben, indem ich dieshapiro.test() Funktion.

Ich bin in der Lage, es Spalte für Spalte mit dem Code zu tun:

> shapiro.test(df$Cn)

oder

> shapiro.test(df[,c(Cn)])

Wenn ich jedoch versuche, es auf mehreren Spalten gleichzeitig zu tun, funktioniert es nicht:

> shapiro.test(df[,c(C1:C100)])

gibt den Fehler zurück:

Error in `[.data.frame`(x, complete.cases(x)) : undefined columns selected

Ich würde mich freuen, wenn jemand eine Möglichkeit vorschlagen könnte, alle Tests gleichzeitig durchzuführen und die Ergebnisse schließlich in einem neuen Datenrahmen / einer neuen Matrix / Liste / einem neuen Vektor zu speichern.

Vielen Dank !

Seb