通过R中的循环列运行多个Stuart-Maxwell测试

Question

我有20栏分别代表一个问题(简介)，在我的调查中，受访者(在主题设计范围内)必须从5个选项中挑选一个(从A到E的likert量表)。现在我想从统计学上测试答案在不同的问题(配置文件)中的分布是否不同，所以我必须在可能的剖面配对比较的交叉选项卡上运行Stuart测试。

因此，如果我只有一个比较：-1在Q1和Q2上做响应的交叉选项卡(Q2)，例如2-做来自"irr“包的SM (stuart.maxwell.mh (tab1) )测试，则过程非常简单。3-提取p值

但是这样做太费时了，超过20个问题。我需要一个函数或循环来做测试，提取p.values并将它们打印在一个矩阵中。有什么帮助吗？

data <- data.frame(Q1=sample(1:5, 20, replace=T),
               Q2=sample(1:5, 20, replace=T),
               Q3=sample(1:5, 20, replace=T),
               Q4=sample(1:5, 20, replace=T),
               Q5=sample(1:5, 20, replace=T),
               Q6=sample(1:5, 20, replace=T),
               Q7=sample(1:5, 20, replace=T),
               Q8=sample(1:5, 20, replace=T),
               Q9=sample(1:5, 20, replace=T),
               Q10=sample(1:5, 20,replace=T) )  #fake data

choose(n=10, k=2)   # possible pairwise comparisons  n!/k!(n-k)!

library(irr)   # to run Stuart-Maxwell test
crosstab1<-table(data$Q1,data$Q2)
test1<-stuart.maxwell.mh(crosstab1)    
p.value1 <- (test1$p)

Answer 1

您可以通过将combn与apply配对来实现这一点。从combn(names(data), m = 2, simplify = FALSE)中，您可以得到data中所有成对的列组合的列表。然后，您可以从分析步骤中创建一个函数，并将其封装在对sapply的调用中，以便对列表中的元素进行迭代。如果其中一些测试将失败，您可以使用try，然后在尝试错误存在的情况下对输出进行条件设置。

set.seed(1)
n <- 10
data <- as.data.frame(replicate(n, sample(1:5, 20, replace=T)))
names(data) <- paste0("Q", seq(n))

sapply(combn(names(data), 2, simplify = FALSE), function(i) {

    require(irr)

    xtab <- table(data[,i[1]], data[,i[2]])

    test <- try(stuart.maxwell.mh(xtab))

    ifelse(class(test) == "try-error", NA, test$p)

})

结果(省略错误信息)：

 [1] 0.60653066 0.14569903 0.76409383 0.67869842 0.30610257 0.56851257 0.29978059         NA 0.50186668 0.40946486         NA 0.96507339 0.79040671 0.65190962
[15] 0.04643301 0.31731051 0.19468671 0.13960650 0.32043451 0.18998439 0.05035511 0.26611587 0.31731051 0.10539922 0.42712948 0.79543629 0.43459821 0.12994287
[29] 0.15729921         NA 0.42313825 0.69285237 0.20373938 1.00000000 0.71653131 0.55782540 0.31890656 0.22313016 0.57637784 0.14830902 0.31731051 0.40839235
[43]         NA 0.05488579 0.31731051