Повторение функции над многими переменными - PullRequest
Новая
       5

Повторение функции над многими переменными

0 голосов
/ 25 марта 2019

Мне нужно повторить функцию над 43 переменными. Более конкретно, я выполняю непараметрический тест повторных измерений моих данных. Это должно привести к двум окончательным наборам данных - одному набору данных с общей статистикой испытаний для каждой переменной и второму, который содержит конкретные тесты для каждой пары раз, чтобы показать, где есть различия.

Я создал свой список переменных для зацикливания и функции, но не уверен, как продвигаться, чтобы функция выполнялась над всеми переменными.

Буду очень признателен за любую помощь в: 1. Запуск моей функции над каждой переменной 2. Объединение результатов для каждой переменной в два кадра данных (один для общих тестов и второй для конкретных временных различий, как указано в коде).

Большое спасибо заранее!

Вот мои данные: 

> dput(junk)
structure(list(Patient = c("TLA001", "TLA001", "TLA001", "TLA001", 
"TLA001", "TLA001", "TLA002", "TLA002", "TLA002", "TLA002", "TLA002", 
"TLA003", "TLA003", "TLA003", "TLA003", "TLA003", "TLA003", "TLA004", 
"TLA004", "TLA004", "TLA004", "TLA004", "TLA004", "TLA005", "TLA005", 
"TLA005", "TLA005", "TLA005", "TLA005", "TLA006", "TLA006", "TLA006", 
"TLA006", "TLA006", "TLA006", "TLA006", "TLA008", "TLA008", "TLA008", 
"TLA008", "TLA008", "TLA008", "TLA009", "TLA009", "TLA009", "TLA009", 
"TLA009", "TLA009", "TLA010", "TLA010", "TLA010", "TLA010", "TLA010", 
"TLA010", "TLA011", "TLA011", "TLA011", "TLA011", "TLA011", "TLA011", 
"TLA012", "TLA012", "TLA012", "TLA012", "TLA012", "TLA012", "TLA012", 
"TLA013", "TLA013", "TLA013", "TLA013", "TLA013", "TLA013", "TLA013", 
"TLA014", "TLA014", "TLA014", "TLA014", "TLA015", "TLA015", "TLA015", 
"TLA015", "TLA015", "TLA015"), Night = c("TLA -3", "TLA -2", 
"TLA -1", "TLA 1", "TLA 2", "TLA 3", "TLA -3", "TLA -2", "TLA -1", 
"TLA 1", "TLA 2", "TLA -3", "TLA -2", "TLA -1", "TLA 1", "TLA 2", 
"TLA 3", "TLA -3", "TLA -2", "TLA -1", "TLA 1", "TLA 2", "TLA 3", 
"TLA -3", "TLA -2", "TLA -1", "TLA 1", "TLA 2", "TLA 3", "TLA -3", 
"TLA -2", "TLA -1", "TLA 1", "TLA 2", "TLA 3", "TLA 4", "TLA -3", 
"TLA -2", "TLA -1", "TLA 1", "TLA 2", "TLA 3", "TLA -3", "TLA -2", 
"TLA -1", "TLA 1", "TLA 2", "TLA 3", "TLA -3", "TLA -2", "TLA -1", 
"TLA 1", "TLA 2", "TLA 3", "TLA -3", "TLA -2", "TLA -1", "TLA 1", 
"TLA 2", "TLA 3", "TLA -3", "TLA -2", "TLA -1", "TLA 1", "TLA 2", 
"TLA 3", "TLA 4", "TLA -3", "TLA -2", "TLA -1", "TLA 1", "TLA 2", 
"TLA 3", "TLA 4", "TLA -3", "TLA -2", "TLA -1", "TLA 1", "TLA -3", 
"TLA -2", "TLA -1", "TLA 1", "TLA 2", "TLA 3"), var = c(0.1, 
0, 0, 0, 0, 0, 0.5, 0, 0, 2.8, 0.2, 0.3, 0, 0.4, 0.3, 0, 2.2, 
1.1, 0.6, 2.1, 1.4, 1.7, 0.9, 0.3, 0.3, 0, 1, 0, 0.3, 0, 0, 0, 
0, 0, 0, 0, 0.1, 0.2, 0.1, 0.1, 0.4, 0, 0.4, 0.1, 0, 0, 0, 0, 
1.1, 0.8, 0, 0, 0.6, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 0.9, 0.2, 0.4, 0.3, 
1, 0.9, 0, 0, 0, 0.3, 0.3, 0, 0, 1.2, 0.9, 0.6, 0.7, 0.7, 0, 
0, 0, 0, 0), SF_Cluster = c("Responder", "Responder", "Responder", 
"Responder", "Responder", "Responder", "Non-responder", "Non-responder", 
"Non-responder", "Non-responder", "Non-responder", "Responder", 
"Responder", "Responder", "Responder", "Responder", "Responder", 
"Responder", "Responder", "Responder", "Responder", "Responder", 
"Responder", "Responder", "Responder", "Responder", "Responder", 
"Responder", "Responder", "Non-responder", "Non-responder", "Non-responder", 
"Non-responder", "Non-responder", "Non-responder", "Non-responder", 
"Responder", "Responder", "Responder", "Responder", "Responder", 
"Responder", "Non-responder", "Non-responder", "Non-responder", 
"Non-responder", "Non-responder", "Non-responder", "Responder", 
"Responder", "Responder", "Responder", "Responder", "Responder", 
"Responder", "Responder", "Responder", "Responder", "Responder", 
"Responder", "Non-responder", "Non-responder", "Non-responder", 
"Non-responder", "Non-responder", "Non-responder", "Non-responder", 
"Responder", "Responder", "Responder", "Responder", "Responder", 
"Responder", "Responder", "Non-responder", "Non-responder", "Non-responder", 
"Non-responder", "Responder", "Responder", "Responder", "Responder", 
"Responder", "Responder")), row.names = c(NA, -84L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"), spec = structure(list(cols = list(Patient = structure(list(), class = c("collector_character", 
"collector")), Night = structure(list(), class = c("collector_character", 
"collector")), var = structure(list(), class = c("collector_double", 
"collector")), SF_Cluster = structure(list(), class = c("collector_character", 
"collector"))), default = structure(list(), class = c("collector_guess", 
"collector"))), class = "col_spec"))

Вот мой код: 

names(junk)
varlist=names(junk)[5:9]

library("nparLD")

nonparLD=function(var, data=junk) {
  boxplot(var  ~ Night, data = data, lwd = 2, xlab = "time", ylab="N",
        font.lab = 2, cex.lab = 2, main = "Box Plots: var  ")

ex.f1np <- nparLD(var  ~ T, data = data, subject = "id",
                  description = FALSE)
plot(ex.f1np,main = "Relative Effects: var  " )
summary(ex.f1np)

#Data frame 1: Overall test result
r_var=rbind(ex.f1np$ANOVA.test,ex.f1np$Wald.test )
rownames(r_var)=c("varAT","var_WT")


#Data frame 2: which time differences are significant?

m1_2 <- which(((data$T == 1) + (data$T == 2)) == 1)
m1_3 <- which(((data$T == 1) + (data$T == 3)) == 1)
m1_4<- which(((data$T == 1) + (data$T == 4)) == 1)
m1_5<- which(((data$T == 1) + (data$T == 5)) == 1)
m1_6<- which(((data$T == 1) + (data$T == 6)) == 1)


ex.f1np1_2 <- nparLD(var ~ T, data = data[m1_2,], subject = "id",
                     description = FALSE)

ex.f1np1_3 <- nparLD(var ~ T, data = data[m1_3,], subject = "id",
                     description = FALSE)

ex.f1np1_4 <- nparLD(var ~ T, data = data[m1_4,], subject = "id",
                     description = FALSE)

ex.f1np1_5 <- nparLD(var ~ T, data = data[m1_5,], subject = "id",
                     description = FALSE)

ex.f1np1_2 <- nparLD(var ~ T, data = data[m1_2,], subject = "id",
                     description = FALSE)

ex.f1np1_6 <- nparLD(var ~ T, data = data[m1_6,], subject = "id",
                     description = FALSE)


summary(ex.f1np1_2)
summary(ex.f1np1_3)
summary(ex.f1np1_4)
summary(ex.f1np1_5)
summary(ex.f1np1_6)


#Data set for test stats
r_varT=rbind(ex.f1np1_2$ANOVA.test,ex.f1np1_2$Wald.test,
                      ex.f1np1_3$ANOVA.test,ex.f1np1_3$Wald.test,
                      ex.f1np1_4$ANOVA.test,ex.f1np1_4$Wald.test,
                      ex.f1np1_5$ANOVA.test,ex.f1np1_5$Wald.test,
                      ex.f1np1_6$ANOVA.test,ex.f1np1_6$Wald.test)

#Data set for time differences for each var
r_varT=t(r_varT)
colnames(r_varT)=c("AT12","WT12","AT13","WT13","AT14","WT14","AT15","WT15","AT16","WT16" )
rownames(r_varT)=c("varS", "varDF","varP")
}
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.

Нет похожих вопросов

...