R запустить T-тест / анова для каждого ряда с 2 группами с 3 образцами - PullRequest
Новая
       21

R запустить T-тест / анова для каждого ряда с 2 группами с 3 образцами

0 голосов
/ 05 июля 2018

Мой набор данных выглядит примерно так: 

df <- data.frame(compound = c("alanine ", "arginine", "asparagine", "aspartate"))
df <- matrix(rnorm(12*4), ncol = 12)
colnames(df) <- c("AC-1", "AC-2", "AC-3", "AM-1", "AM-2", "AM-3", "SC-1", "SC-2", "SC-3", "SM-1", "SM-2", "SM-3")
df <- data.frame(compound = c("alanine ", "arginine", "asparagine", "aspartate"), df)
 df
compound        AC.1        AC.2       AC.3       AM.1       AM.2            AM.3       SC.1       SC.2       SC.3         SM.1
1   alanine   1.18362683 -2.03779314 -0.7217692 -1.7569264 -0.8381042      0.06866567  0.2327702 -1.1558879  1.2077454  0.437707310
2   arginine -0.19610110  0.05361113  0.6478384 -0.1768597  0.5905398     -0.67945600 -0.2221109  1.4032349  0.2387620  0.598236199
3 asparagine  0.02540509  0.47880021 -0.1395198  0.8394257  1.9046667      0.31175358 -0.5626059  0.3596091 -1.0963363 -1.004673116
4  aspartate -1.36397906  0.91380826  2.0630076 -0.6817453 -0.2713498     -2.01074098  1.4619707 -0.7257269  0.2851122 -0.007027878

Я хочу выполнить t-тест для каждой строки (соединения) в колоннах [1: 3] как один, и [4: 6] как один, и сохранить все p-значения. в основном посмотрите, есть ли разница между группой AC и группой AM для каждого соединения.

я знаю, что есть другая тема с этим, однако я не мог найти жизнеспособное решение для моей проблемы.

PS. мой реальный набор данных имеет около 35000 строк (возможно, ему нужно другое решение, чем только 4 строки)

1 Ответ

0 голосов
/ 05 июля 2018

После выбора интересующих столбцов используйте pmap, чтобы применить t.test к каждой строке, выбрав первые 3 и следующие 3 наблюдения в качестве входных данных для t.test и bind извлеченного значения p в качестве другого столбец в исходных данных 

library(tidyverse)
df %>% 
  select(AC.1:AM.3) %>%
  pmap_dbl(~ c(...) %>%
               {t.test(.[1:3], .[4:6])$p.value}) %>% 
  bind_cols(df, pval_AC_AM = .)

Или после выбора столбцов выполните gather для преобразования в «длинный» формат, spread, примените t.test в summarise и объедините с исходными данными 

df %>%
  select(compound, AC.1:AM.3) %>% 
  gather(key, val, -compound) %>% 
  separate(key, into = c('key1', 'key2')) %>%
  spread(key1, val) %>% 
  group_by(compound) %>%
  summarise(pval_AC_AM = t.test(AC, AM)$p.value) %>% 
  right_join(df)

Обновление

Если есть случаи, когда есть только уникальное значение, то t.test показывает ошибку. Один из вариантов - запустить t.test и получить NA для этих случаев. Это можно сделать с помощью possibly

posttest <- possibly(function(x, y) t.test(x, y)$p.value, otherwise = NA)
df %>% 
  select(AC.1:AM.3) %>%
  pmap_dbl(~ c(...) %>%
               {posttest(.[1:3], .[4:6])}) %>% 
  bind_cols(df, pval_AC_AM = .)

posttest(rep(3,5), rep(1, 5))
#[1] NA
...