按列执行 T 检验答案

【问题标题】：Performing T test by columns按列执行 T 检验
【发布时间】：2019-08-16 23:04:55
【问题描述】：

根据上面的数据集，我有一列名为“组”，它指定了组类型 p 或组类型 f 的每个成员的数据。我想执行 t 检验并为每个变量（1,2...x）提取两组的 p 值。我知道如何对单个列/变量执行 t 检验，如下面的代码所示。

 t.test(T1_All[[Variable 1]] ~ Group, T1_All, var.equal = TRUE)

注意：T1_All 是我的数据集的名称

我想要做的是使用 apply() 对每个列变量执行 t 检验，因此我不需要对每个变量进行 96 次 t 检验。这是我对解决方案的拙劣尝试

apply(T1_All, 2, function(x) t.test(T1_All[[x]] ~ Group, T1_All, var.equal = TRUE))

这是错误信息

Error in t.test.formula(T1_All[[i]] ~ Group, T1_All) :

分组因子必须正好有 2 个级别

应用(T1_All, 2, function(x) t.test(T1_All[[x]]~Group, T1_All)) 显示回溯

使用调试重新运行 .subset2(x, i) 中的错误：级别 1 没有这样的索引

-结束代码-

此外，我想将 t 检验输出的值（p 值、每个变量的平均值等）放在单独的表中，并在数据框上使用 apply 函数时将它们放在单独的表中。我已经阅读了关于 tidy 包的其他一些帖子，但我仍然不确定如何解决这个问题。

我的编码经验很少，因此我们将不胜感激。谢谢！

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

一个选项是lapply。获取“组”以外的数据名称，遍历lapply 中的名称，使用paste 创建公式并应用t.test

vec <- setdiff(names(T1_All), "Group")
lapply(vec, function(x) t.test(as.formula(paste0(x,  '~ Group')), 
         T1_All, var.equal = TRUE))

数据

set.seed(2)
T1_All <- data.frame(Group = rep(c("P", "f"), each = 10), Measurement1 = rnorm(20), Measurement2 = rnorm(20) )

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以结合使用 dplyr 和 plyr 调用来进行 t 检验并将 p 值提取到一个整洁的数据框中。

T1_All <- data.frame(Group=sample(c('p','f'),100,T),matrix(rnorm(1000),ncol=10))

T1_All %>% gather(k,v,-Group) %>% 
  ddply(.,.(k),function(x) t.test(x$v~x$Group)$p.value)

     k         V1
1   X1 0.99792904
2  X10 0.96577838
3   X2 0.31467877
4   X3 0.58195417
5   X4 0.41397033
6   X5 0.86034057
7   X6 0.08868437
8   X7 0.53494848
9   X8 0.73073014
10  X9 0.18215440

【讨论】：