使用for循环在R中使用manova？

Question

anova_test <- function(dataSet, dataOne, dataTwo){
  for (j in 1:8){
    for (i in 1:4){
      for (k in i:4){
        if(i!=k){
        res <- manova(cbind(colnames(dataOne)[i], colnames(dataOne)[k]) ~ colnames(dataTwo)[j], data = dataSet)
        summary(res.man)
        # Look to see which differ
        summary.aov(res.man)
        }
      }
    }
  }
}

D <- apply_impute(data)
dataOne <- select(D, age, child, balance, previous)
dataTwo <- select(D, job, marital, education, default, housing, loan,
                            contact, month)
anova_test(D, dataOne, dataTwo)

这是我的密码。D是一个数据集。在dataOne中，我把D的数量变量放在D，在dataTwo中，我把D的范畴变量放在D中，我想迭代D，用manova对每一对量化变量和每一个范畴变量。

但是，当我运行它时，我会得到以下错误：

Error in `[[<-.data.frame`(`*tmp*`, i, value = 1:2) : 
  replacement has 2 rows, data has 1
De plus : Warning message:
In storage.mode(v) <- "double" :

 Error in `[[<-.data.frame`(`*tmp*`, i, value = 1:2) : 
  replacement has 2 rows, data has 1

你能帮我找出我的密码出了什么问题吗？

Answer 1

考虑用expand.grid捕获两组列名的所有可能组合，然后用Map (包装器到mapply)调用一个元素级循环，而不是不将结果保存到任何对象的三级嵌套for循环。

# BUILD DATA FRAME OF ALL POSSIBLE COMBINATIONS
params_df <- expand.grid(cat1 = c("age", "child", "balance", "previous"),
                         cat2 = c("age", "child", "balance", "previous"),
                         quant = c("job", "marital", "education", "default", 
                                   "housing", "loan", "contact", "month"))

# REMOVE ROWS WHERE CATEGORIES ARE THE SAME
params_df <- subset(params_df, cat1 != cat2)


# USER-DEFINED METHOD TO CALL manova WITH DYNAMIC FORMULA AND RESULTS
anova_test <- function(dataSet, cat1, cat2, quant) {

   frml <- as.formula(paste0("cbind(", cat1, ",", cat2, ") ~ ", quant))
   res.man <- manova(frml, data = dataSet) 

   res.list <- list(estimates = summary(res.man),
                    aov = summary.aov(res.man))

   return(res.list)
}

# RETREIVE DATA
D <- apply_impute(data)

# BUILD LIST OF MANOVA RESULTS
manova_list <- Map(anova_test, 
                   cat1 = params_df$cat1,
                   cat2 = params_df$cat2, 
                   quant = params_df$quant,
                   MoreArgs = list(dataSet = D))

输出

# DISPLAY SELECT RESULTS BY INDEX AND NAMES
manova_list[[1]]$estimates       
manova_list[[1]]$aov

manova_list[[2]]$estimates
manova_list[[2]]$aov
# ...


# DISPLAY ALL RESULTS
lapply(manova_list, `[[`, "estimates")
lapply(manova_list, `[[`, "aov")

Answer 2

首先，您不需要将整个数据传递到您的anova_test函数中，因为您已经在两个块中传递它。

然后，在建模行中，您需要提供实际数据，而不仅仅是列名，并且不需要指定dataset，因为您已经在提供数据。

例：

res <- manova(dataOne[,c(i,k)] ~ dataTwo[,j])

您可以使用列名和完整的数据集来完成这一任务，但这是不必要的困难。与代码的不同之处在于使用get将名称作为字符串转换为它所引用的对象。

 res <- manova(cbind(get(colnames(dataOne)[i]), get(colnames(dataOne)[k])) ~ get(colnames(dataTwo)[j]), data = dataSet)

最后，我不知道为什么你想要这么多这样的配对many，也许有更好的方法来做你想做的事情(从统计学上讲)。