R中的循环条件

Question

我有一个相对简单的问题，我无法应用我在互联网上找到的解决方案。假设我们有：

set.seed(20)

data <- data.frame(month = rep(month.name, 25), 
a = rnorm(300, 0, 1), b = runif(300, 0, 7.2))

我想使用循环计算、a、和b-列之间方差的f检验，在月中，每个月的方差都是f检验。这是我通过使用以下方法完成的：

# create some empty vectors to fill in later
pval <- as.double()
ftest <- as.double()
month <- as.character()

# looping through the months

for (i in unique(data$month)){
  print(i)
  # sh.1 <- shapiro.test(data$a[data$month==i])
  # sh.1[2] > 0.05 # apply log if it's smaller than 0.05
  # sh.2 <- shapiro.test(data$b[data$month==i])
  # sh.2[2] > 0.05 # apply log if it's smaller than 0.05
  var.t <- var.test(data$a[data$month==i], data$b[data$month==i])
  f <- round(var.t[[1]],2)
  p <- round(var.t$p.value,2)
  ftest <- append(ftest, f)
  pval <- append(pval, p)
  month <- append(month, i)
}

然而，据我所知，f检验对正态分布非常敏感.因此，我计划使用一个条件进入循环，如果shapiro测试的p值小于0.05，则需要对数据进行日志转换；然后将其用于f检验。

通常情况下，我会在ifelse条件下这样做，但我不太确定如何在这里使用它。这里有什么帮助吗？

Answer 1

我相信下面的代码能做你想做的事。它使用*apply循环，而不是for循环，以提高代码的可读性(我认为)。

首先，我将重新创建数据，并确保列a都是正数。

set.seed(20)

data <- data.frame(month = rep(month.name, 25), 
                   a = rnorm(300, 0, 1), b = runif(300, 0, 7.2))

data$a <- abs(data$a)

现在，我没有循环遍历month的唯一值，而是将data.frame除以该变量。就像这样，结果列表中的每个df都已经是每个月所有行的df。

sp <- split(data, data$month)
sp <- sp[order(order(month.name))]

如果有必要，数据就是在这里进行log转换的。

sp <- lapply(sp, function(DF){
  if(shapiro.test(DF[["a"]])$p.value < 0.05) DF[["a"]] <- log(DF[["a"]])
  if(shapiro.test(DF[["b"]])$p.value < 0.05) DF[["b"]] <- log(DF[["b"]])
  DF
})

lapply你想要的测试，var.test，所有这些data.frames。

vartest_list <- lapply(sp, function(DF){
  var.t <- var.test(DF[["a"]], DF[["b"]])
  list(f = var.t[[1]], 
       p.value = var.t$p.value, 
       month = as.character(DF[["month"]][1]))
})

最后，将提取函数[[应用于测试结果是一个简单的问题。这是因为假设测试了类"htest"的R返回对象中的函数，这些对象只不过是列表。最后一个提取循环被注释掉。

ftest <- sapply(vartest_list, '[[', 'f')
pval <- sapply(vartest_list, '[[', 'p.value')
#month <- sapply(vartest_list, '[[', 'month')