Попарные различия между наблюдениями в двух группах - PullRequest
Новая
       50

Попарные различия между наблюдениями в двух группах

1 голос
/ 01 апреля 2020

У меня есть две группы лечения в моем наборе данных, и я ищу быстрый метод для расчета попарных различий между наблюдениями в первой группе и второй группе.

Как я могу быстро создать все комбинации наблюдений и определить их разницу?

Я думаю, что смогу получить комбинации идентификаторов субъектов, используя такой файл expand.grid, как ... 

expand.grid(df$subjectID[df$treatment == 'Active'],
            df$subjectID[df$treatment == 'Placebo'])

и затем я могу объединить значения результатов на основе идентификатора субъекта и определить их разницу. Я хотел бы более обобщенный подход, хотя, если он доступен.

Я в основном пытаюсь вычислить статистику Манна-Уитни U c с нуля, поэтому мне нужно определить, является ли значение результата в активном группа лечения больше, чем значение результата в группе плацебо (Y_a - Y_p> 0). Другими словами, мне нужно сравнить каждый ответ в группе активного лечения с каждым ответом в группе лечения плацебо.

Итак, если у меня есть некоторые данные, которые выглядят следующим образом ... 

Subject Treatment   Outcome
1       Active      5
2       Active      7
3       Active      6
4       Placebo     2
5       Placebo     1

Я хочу вычислить матрицу разностей ... 

    S4  S5
S1  5-2 5-1
S2  7-2 7-1
S3  6-2 6-1

Вот некоторые реальные данные: 

structure(list(subjectID = c(342L, 833L, 347L, 137L, 111L, 1477L
), treatment = c("CC + TV", "CC + TV", "CC + TV", "Control", 
"Control", "Control"), score_ch = c(2L, 3L, 2L, 3L, 0L, 0L)), row.names = c(NA, 
-6L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

Я получил результаты, которые хотел получить: 

diff_df <- expand.grid('T_ID' = df$subjectID[df$treatment == 'CC + TV'],
            'C_ID' = df$subjectID[df$treatment == 'Control'])

tttt <- diff_df %>%
  left_join(df %>% select(subjectID, score_ch), by = c('T_ID' = 'subjectID')) %>%
  left_join(df %>% select(subjectID, score_ch), by = c('C_ID' = 'subjectID')) %>%
  mutate(val = case_when(score_ch.x == score_ch.y ~ 0.5,
                         score_ch.x > score_ch.y ~ 1,
                         score_ch.x < score_ch.y ~ 0))

Но такого рода .. отстой ..

1 Ответ

1 голос
/ 01 апреля 2020

Как насчет базы R outer? 

Result <- outer(df[df$treatment == "Control",3],df[!df$treatment == "Control",3], FUN = '-')
colnames(Result) <- df[df$treatment == "Control","subjectID"]
rownames(Result) <- df[!df$treatment == "Control","subjectID"]
Result
#    137 111 1477
#342   1   0    1
#833  -2  -3   -2
#347  -2  -3   -2
...