对 data.frame 的每一对连续的列应用 t.test

【问题标题】：apply t.test on every consecutive pair of columns of a data.frame对 data.frame 的每一对连续的列应用 t.test
【发布时间】：2017-03-03 14:57:32
【问题描述】：

我在下表中有一个时间序列数据框。我想在 R 中的 00:00 列和 00:15 列之间进行配对测试。然后在 00:15 和下一个之间，以此类推。

我的数据看起来像this。

有人可以帮我吗？

【问题讨论】：

i.stack.imgur.com/64qPv.png
检查过这个吗？ stackoverflow.com/q/19915580/3871924 或者那个stackoverflow.com/q/5233308/3871924
@agenis，我认为这对我不起作用。我刚刚举了一个例子，但实际上我有数千列。您还有什么建议吗？
这听起来是个糟糕的计划。
我想知道我是否应该对我的列进行分组。这就是为什么我需要配对分析。为什么你认为这是一个糟糕的计划？你有另一个满足这个目的的吗？ @罗兰

【解决方案1】：

您可以使用 for 循环来做到这一点：

res=NULL
for(i in 2:ncol(df)){
res<-c(res, t.test(df[, i-1], df[, i], paired=T)$p.value)
}
print(res)
#### [1] 0.87346300 0.29767460 0.07232177

或使用apply 系列函数：

sapply(2:ncol(df), function(x) t.test(df[, x-1], df[, x], paired=T)$p.value)
#### [1] 0.87346300 0.29767460 0.07232177

我看到了使用rowr::rollApply 的第三种解决方案，它将函数应用于滚动窗口，此处为 2（用于转置数据）

library(rowr)
rollApply(t(df), function(x) t.test(x[1, ], x[2, ], paired=T)$p.value, minimum=2, window=2)
#### [1] 0.87346300 0.29767460 0.07232177

我建议调整置信度以考虑比较的多重性（例如alpha/(ncol(df)-1)）

您的数据：

set.seed(1)
df=as.matrix(data.frame(rnorm(4),rnorm(4), rnorm(4), rnorm(4)))

【讨论】：