两种统计函数在wilcoxon检验中的差异

Question

我知道stats::wilcox.test和stats::pairwise.wilcox.test之间的主要区别是计算p.adjust值。该值仅由stats::pairwise.wilcox.test在一步中计算得出。但是当我在下面的代码中得到一个错误的时候，有一些东西被连接起来了。我希望得到相同的结果，但它得到了组大小的错误？！

df <- dataframe(group = c(rep("before",5), rep("after",5)),
                a = runif(1:10),
                b = runif(1:10),
                c = runif(1:10))
#wilcox.test withour error
df %>%
   summarise_each(funs(wilcox.test(.[group == "before"], .[group == "after"], 
                                   paired = TRUE)$p.value), vars = a:c)

#pairwise.wilcox.test with error
df %>%
   summarise_each(funs(pairwise.wilcox.test(.[group == "before"], .[group == "after"])), 
                  vars = a:c)

Answer 1

您的代码有多个问题。因此，我会尝试这样做：

首先，使用简单的子集来检查函数和结果

wilcox.test(a ~ group, df)
pairwise.wilcox.test(df$a, df$group, p.adjust.method = "none") 

然后，尝试tidyverse

df %>% 
  gather(key, value, -group) %>% 
  group_by(key) %>% 
  summarise(pvalue = wilcox.test(value ~ group)$p.value)
# A tibble: 3 x 2
  key   pvalue
  <chr>  <dbl>
1 a     0.0916
2 b     0.386 
3 c     0.969

绝对不需要使用成对版本，因为您的数据中只有两个组值。如果您坚持使用总结，请尝试

df %>% 
  summarise_at(vars(-1), list(~wilcox.test(. ~ group)$p.value))
           a         b         c
1 0.09155406 0.3858534 0.9693262

使用的数据

set.seed(123)
df <- data.frame(group = c(rep("before",5), rep("after",5)),
                a = runif(50),
                b = runif(50),
                c = runif(50))