当尝试分组数据并一次运行多次t-测试时，t_test()函数出错

Question

我试图使用以下代码对我的数据进行t测试：

stat.test <- mydata.long %>%
  group_by(cytokines) %>% 
  t_test((value ~ Rx)) %>%
  adjust_pvalue(method = "bonferroni") %>%
  add_significance()
stat.test

我的数据框架如下所示：

mydata.long %>% sample_n(6)
# A tibble: 6 x 4
  Rat_ID Rx     cytokines         value
   <dbl> <chr>  <chr>             <dbl>
1    459 Met8wk Hepassocin       12.2  
2    480 AdLib  basicFGF         -0.371
3    434 AdLib  PositiveControl  14.8  
4    578 Met8wk Osteopontin.SPP1  0.249
5    457 Met8wk TRAIL            11.7  
6    523 AdLib  Osteopontin.SPP1  3.12 

大约有90种不同的细胞因子，我有一个治疗和未治疗的"Rx“专栏。当我运行t_test代码时，会得到以下错误：

> mydata.long %>%
+   group_by(cytokines) %>% 
+   t_test((value ~ Rx)) 
Error: Problem with `mutate()` input `data`.
x data are essentially constant
i Input `data` is `map(.data$data, .f, ...)`.

关于如何解决这个问题，有什么建议吗？

Answer 1

我更新了您的代码，假设是独立的样本t测试。希望这就是你想要的：

library(tidyverse);library(rstatix)

mytest <- mydata.long %>% group_by(cytokines) %>% nest() %>% 
mutate(
ttest=map(data,~ t_test(value ~ Rx, paired=F,data = .x))) %>%
      adjust_pvalue(method = "bonferroni") %>%
      add_significance()

mytest$ttest