r - 有没有办法应用按站点分组的 wilcoxon 测试?
问题描述
我想对跨多个组的两种治疗使用 Wilcoxon 2 面检验,即对几个样本位点中的每一个都有一个治疗前后 (Conc)。我想按站点将数据集拆分为一个列表,然后应用测试,这样我就可以分别为每个站点提供一个输出,但是,我无法将其设置为可以重复的函数。
我有多个站点 (Site) 和两个级别的治疗 (Scenario),结果得分 (Conc):
'data.frame': 7344 obs. of 6 variables:
$ Site : chr "A" "B" "C" "D" ...
$ Scenario : chr "1" "1" "1" "1" "2" "2" "2" "2" ...
$ Conc : num 4.7727 0.055 0.0552 0.055 0.055 ...
每个站点/场景组合中有多个 Conc 数据点 (~60)。我选择 Wilcoxon 测试的原因主要是因为我在每个站点的处理(场景)之间的样本数量略有不均匀。
当我将此代码用于整个数据集时,我得到了一个合理的结果:
t1 <- wilcox.test(Conc ~ Scenario, data = data.frame)
t1
但是,此代码不会单独为每个站点应用测试。
我查看了我能找到的所有类似示例(在 SO 和其他地方),这是我能想到的最好的代码:
t2 = data.frame %>% group_by(Site) %>% do(tidy(wilcox.test(Conc~Scenario, data=data.frame), na.rm=TRUE, equal.var=FALSE))
t2
这段代码为每个站点提供了一个输出,但所有测试输出都是相同的,即使是 p 值:
# A tibble: 107 x 5
# Groups: Site [107]
Site statistic p.value method alternative
<chr> <dbl> <dbl> <chr> <chr>
1 A 6145702 0.690 Wilcoxon rank sum test with continuity correction two.sided
2 B 6145702 0.690 Wilcoxon rank sum test with continuity correction two.sided
3 C 6145702 0.690 Wilcoxon rank sum test with continuity correction two.sided
4 D 6145702 0.690 Wilcoxon rank sum test with continuity correction two.sided
5 E 6145702 0.690 Wilcoxon rank sum test with continuity correction two.sided
6 F 6145702 0.690 Wilcoxon rank sum test with continuity correction two.sided
谁能看到我做错了什么?感谢您的帮助
解决方案
于 2020 年 8 月 21 日编辑,以更密切地反映您的数据
这是一个包含dplyr
结果的解决方案并已编辑...purrr
broom::tidy
# 'data.frame': 5626 obs. of 3 variables:
# $ Site.Year: Factor w/ 3 levels "Baffle Creek at Newton Road_2018_2019",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
# $ Scenario : chr "FF_Total" "FF_Total" "FF_Total" "FF_Total" ...
# $ PAF : num 4.77 4.77 4.77 4.77 4.77
set.seed(2020)
Site.Year <- rep(c("Baffle Creek at Newton Road_2018_2019",
"Baffle Creek at Newton Road_2017_2018",
"Baffle Creek at Newton Road_2019_2020"), 50)
Scenario <- rep_len(c(rep("FF_Total", 4), rep("Not_FF_Total", 4)), 150)
PAF <- rnorm(150, mean = 2.5, sd = 1)
DailyPAF_long <- data.frame(Site.Year, Scenario, PAF)
DailyPAF_long$Site.Year <- factor(DailyPAF_long$Site.Year)
# str(DailyPAF_long)
# wilcox.test(PAF ~ Scenario, data = DailyPAF_long)
library(dplyr)
library(purrr)
DailyPAF_long %>%
base::split(Site.Year) %>%
purrr::map(~ wilcox.test(PAF ~ Scenario, data = .)) %>%
purrr::map_dfr(~ broom::tidy(.))
#> # A tibble: 3 x 4
#> statistic p.value method alternative
#> <dbl> <dbl> <chr> <chr>
#> 1 361 0.355 Wilcoxon rank sum exact test two.sided
#> 2 219 0.0723 Wilcoxon rank sum exact test two.sided
#> 3 380 0.195 Wilcoxon rank sum exact test two.sided
推荐阅读
- c++ - 使用内存池中的自定义删除器将 std::unique_ptr 返回到抽象类型
- javascript - 如何使用本地图像作为嵌入 discord.js v13 的缩略图?
- javascript - 如何解析嵌套查询结果的一部分?(Javascript 和 MySQL)
- amazon-web-services - cmd:mlflow sagemaker build-and-push-container 给出 FileNotFoundError:
- python - 在列表中使用过滤器
- python - TesseractNotFound 错误:未安装 tesseract 或不在您的路径中
- json - 是否允许在自定义 JsonConverter 中更改 JsonSerializer 的某些设置?
- java - Java 堆空间问题 Openstack
- django - Django REST Framework:如何使 APIView/Serializer 可浏览?
- javascript - TypeError:无法读取未定义的属性(读取“类别”)