如何对整个 data.frame 进行 t.test 并提取 p 值？答案

【问题标题】：How can I do a t.test on an entire data.frame and extract the p-values?如何对整个 data.frame 进行 t.test 并提取 p 值？
【发布时间】：2015-01-08 00:46:05
【问题描述】：

我的数据集如下所示：

a <- rnorm(2)
b <- rnorm(2)-3
x <- rnorm(13)
y <- rnorm(2)-1
z <- rnorm(2)-2
eg <- expand.grid(a,b,x,y,z)
treatment <- c(rep(1, 2), rep(0,3))
eg <- data.frame(t(eg))
row.names(eg) <- NULL
eg <- cbind(treatment, eg)

我需要做的是在每一列上运行 t 检验，比较治疗 =1 组和治疗 =0 组。然后我想有一个 p 值向量。我已经尝试（几个版本）通过循环执行此操作，但我继续收到相同的错误消息：“选择了未定义的列”。这是我目前的代码：

p.values <- c(rep(NA, 208))

for (i in 2:209) {
  x <- data.frame(eg[eg$treatment==1][,i][1:2])
  y <- data.frame(eg[eg$treatment==0][,i][3:5])
  value <- t.test(x=x, y=y)['p.value']
  p.values[i] <- value
}

在读到有人提到 for 循环仅循环数据帧后，我添加了 data.frame()，但它并没有改变任何东西。我相信有一种更简单的方法可以做到这一点，也许是通过使用 apply 系列中的某些东西？有没有人有什么建议？非常感谢！

【问题讨论】：

标签： r for-loop apply

【解决方案1】：

几个选项，都使用sapply：

sapply(
  eg[-1], function(x) t.test(x[eg$treatment==1],x[eg$treatment==0])[["p.value"]] 
)

或者循环遍历名称：

sapply(
  names(eg[-1]), 
  function(x) t.test(as.formula(paste(x,"~ treatment")),data=eg)[["p.value"]] 
)

甚至mapply:

mapply(function(x,y) t.test(x ~ y,data=cbind(x,y))[["p.value"]], eg[-1], eg[1])

【讨论】：