【发布时间】：2023-02-14 12:55:52
【问题描述】：
大家好， 我有一个这样的数据框，我想用结果 LesionResponse 来估计 wilcoxon 测试每个特征的 p 值。我实际上有 158 个特征和 1052 行，这是一个示例：
structure(list(LesionResponse = structure(c(1L,2L,2L,2L,1L,2L), .Label = c("0", "1"), class = "factor"), F1= c(677.0119, 275.281, 582.131, 173.747, 6140.739, 558.277), F2=c(27390, 2818, 9856, 3176, 2312, 9800), F3=c(6573,876,246,432,9840,3455)), row.names = c(NA, -6L), class = c("data.frame"))
我试过这个并且有效
data->d
out <- lapply(3:158, function(x) pairwise.wilcox.test(d[[x]],d[["LesionResponse"]]))
names(out) <- names(d)[3:158]
pvalue<-sapply(out, function(x) {
p <- x$p.value
n <- outer(rownames(p), colnames(p), paste, sep='v')
p <- as.vector(p)
names(p) <- n
p
})
在那之前没问题，但我记得我必须在组之间使用波浪号 bc LesionResponse 是阶乘... 当我想使用它时，它无法正常工作......我收到一条错误消息：
Error in factor(g) : argument "g" is missing, with no default
第二点，如果我想用 Bonferroni 或 Hochberg 方法调整结果，我是否必须将它包含在前面的公式中，或者我必须尝试这样的事情（其他主题中的某人给了我这个提示）：
pvalue.adj<-pvalue %>%
mutate(bonferroni = p.adjust(p_values, method="bonferroni"),
hochberg = p.adjust(p_values, method="hochberg"))
谢谢 ！
【问题讨论】：
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“我记得我必须在组之间使用波浪号”……哪里说的？
g可以是“分组向量或因子”（来自?pairwise.wilcox.test）。如果您的第一个代码块有效，是否有迹象表明结果不正确？如果不是，为什么要改变？ -
事实上，我是一名学习 R 的医学生。我只是一个初学者，并不知道所有的技巧，所以我让老板检查我调整后的结果（没有低于 0.05 的值......），他告诉了我。事实上，我选择 pairwise.wilcox 因为这个......
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@r2evans 事实上，当我绘制未经调整的值时，有一个很大的信号，其中大部分 p 值低于 0.05。在肯定保守的Hochberg之后，变化很大，我的所有值都接近1......
标签： r statistics pairwise.wilcox.test bonferroni