pairwise.wilcox.test -重新格式化输出

Question

这是测试的正常输出：

attach(airquality)
pw <- pairwise.wilcox.test(Ozone, Month, p.adj = "bonf")
pw

data:  Ozone and Month 

     May    Jun    Jul    Aug   
Jun 1.0000 -      -      -     
Jul 0.0003 0.1414 -      -     
Aug 0.0012 0.2591 1.0000 -     
Sep 1.0000 1.0000 0.0074 0.0325

最近，我不得不对一个因子进行了10个级别的测试。虽然pairwise.wilcox.test的下三角格式很有用且简洁，但我认为以类似于Tukey HSD输出的方式排列它会很方便，在这种输出中，每个成对的组合都会与其关联的p值一起列出。这是我尝试做的事情：

pw.df <- as.data.frame(pw$p.value)
pw.diff <- vector("character")
pw.pval <- vector("numeric")
for (i in 1:ncol(pw.df) )
  for (j in i:length(pw.df) ) {
    pw.diff <- c(pw.diff,paste(colnames(pw.df[i]),"-",rownames(pw.df)[j]))
    pw.pval <- c(pw.pval,pw.df[j,i])
  }


# order them by ascending p value
v <- order(pw.pval,decreasing = F)
pw.df <- data.frame(pw.diff[v],pw.pval[v])


# display those that are significant at the 5% level
pw.df[pw.df$pw.pval<0.05,]

  pw.diff.v.  pw.pval.v.
1  May - Jul 0.000299639
2  May - Aug 0.001208078
3  Jul - Sep 0.007442604
4  Aug - Sep 0.032479550

如果任何人有一些技巧/技巧/建议如何让这更容易和/或更优雅，我将不胜感激。

Answer 1

我将使用reshape或reshape2包来完成此任务，特别是melt()命令。pairwise.wilcox.test返回的对象在第三个槽中包含感兴趣的数据，因此类似于melt(pw[[3]])的代码应该可以完成此任务：

    X1  X2       value
1  Jun May 1.000000000
2  Jul May 0.000299639
3  Aug May 0.001208078
4  Sep May 1.000000000
5  Jun Jun          NA
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