在带有复制的R中执行2样本t检验

Question

我在R中有一个数据name名称R_alltemp，有6列，2组数据，每个重复3次。我试图对前三个值和最后三个值之间的每一行执行t测试，并使用()，这样它就可以用一行遍历所有行。这是到目前为止使用的代码im。

R_alltemp$p.value<-apply(R_all3,1, function (x) t.test(x(R_alltemp[,1:3]), x(R_alltemp[,4:6]))$p.value)

这是表的快照

    R1.HCC827  R2.HCC827  R3.HCC827 R1.nci.h1975 R2.nci.h1975 R3.nci.h1975  p.value
1  13.587632  22.225083  15.074230    58.187465           79    82.287573 0.4391160
2   2.717526   1.778007   1.773439     1.763257            2     1.679338 0.4186339
3 203.814478 191.135711 232.320487   253.908939          263   263.656100 0.4904493
4  44.386264  45.339169  54.089884     3.526513            3     5.877684 0.3095634

它的功能，但p值我只是从眼睛得到它似乎是错误的。例如，在第一行中，第一组的平均值远低于第二组，但我的p值仅为.4。

我觉得我错过了一些很明显的东西，但我和它斗争的时间比我想象的长得多。任何帮助都将不胜感激。

Answer 1

你的代码不正确。实际上我不明白为什么它不返回一个错误。特别是这一部分：x(R_alltemp[,1:3])应该是x[1:3]。

这应该是您的代码：

R_alltemp$p.value2 <- apply(R_alltemp, 1, function(x) t.test(x[1:3], x[4:6])$p.value)

   R1.HCC827  R2.HCC827  R3.HCC827 R1.nci.h1975 R2.nci.h1975 R3.nci.h1975   p.value    p.value2
1  13.587632  22.225083  15.074230    58.187465           79    82.287573 0.4391160 0.010595829
2   2.717526   1.778007   1.773439     1.763257            2     1.679338 0.4186339 0.477533387
3 203.814478 191.135711 232.320487   253.908939          263   263.656100 0.4904493 0.044883436
4  44.386264  45.339169  54.089884     3.526513            3     5.877684 0.3095634 0.002853154

请记住，通过指定1，您将告诉apply获取列。因此，function(x)返回与此等价的内容：x <- c(13.587632, 22.225083, 15.074230, 58.187465, 79, 82.287573)，这意味着您希望通过x[1:3]对前三个值进行子集，然后再用最后三个x[4:6]，并将t.test应用于它们。

在使用apply之前，一个好主意是手动测试函数，因此如果您确实得到了这样的奇怪结果，您就会知道代码出了问题。

Answer 2

因此，第一行的两尾p值应该是：

> g1 <- c(13.587632,  22.225083,  15.074230)
> g2 <- c(58.187465, 79, 82.287573)
> t.test(g1,g2)$p.value
[1] 0.01059583

在所有行中应用该函数(我将新的p-val标记为pval )。

> tt$pval <- apply(tt,1,function(x) t.test(x[1:3],x[4:6])$p.value)
> tt
   R1.HCC827  R2.HCC827  R3.HCC827 R1.nci.h1975 R2.nci.h1975 R3.nci.h1975   p.value        pval
1  13.587632  22.225083  15.074230    58.187465           79    82.287573 0.4391160 0.010595829
2   2.717526   1.778007   1.773439     1.763257            2     1.679338 0.4186339 0.477533387
3 203.814478 191.135711 232.320487   253.908939          263   263.656100 0.4904493 0.044883436
4  44.386264  45.339169  54.089884     3.526513            3     5.877684 0.3095634 0.002853154

也许是函数中数据帧名称的双重使用(您不需要)？