R: test-t sur toutes les colonnes

J'ai essayé de faire le test t de toutes les colonnes (deux à la fois) de mon bloc de données, et d'en extraire uniquement la p-valeur. Voici ce que je suis venu avec:

for (i in c(5:525) ) {

t_test_p.value =sapply( Data[5:525], function(x) t.test(Data[,i],x, na.rm=TRUE)$p.value)

}

Mes questions sont les suivantes:
1. est-il un moyen de le faire sans une boucle?
2. comment faire pour capturer les résultats du t-test.

OriginalL'auteur ery | 2012-03-12

Essayer celui-ci

X <- rnorm(n=50, mean = 10, sd = 5)
Y <- rnorm(n=50, mean = 15, sd = 6)
Z <- rnorm(n=50, mean = 20, sd = 5)
Data <- data.frame(X, Y, Z)

library(plyr)

combos <- combn(ncol(Data),2)

adply(combos, 2, function(x) {
  test <- t.test(Data[, x[1]], Data[, x[2]])

  out <- data.frame("var1" = colnames(Data)[x[1]]
                    , "var2" = colnames(Data[x[2]])
                    , "t.value" = sprintf("%.3f", test$statistic)
                    ,  "df"= test$parameter
                    ,  "p.value" = sprintf("%.3f", test$p.value)
                    )
  return(out)

})



  X1 var1  var2 t.value       df p.value
1  1   X      Y  -5.598 92.74744   0.000
2  2   X      Z  -9.361 90.12561   0.000
3  3   Y      Z  -3.601 97.62511   0.000

MYassen208 la réponse est mieux. En général, le package plyr devraient être utilisées autant que possible. Mort à portée de main!!!
Aussi viens de réaliser, si vous voulez que toutes les paires de combinaisons, puis MYaseen208 réponse vous montre également comment utiliser combn()
Merci, cela fonctionne comme un charme. J'ai une question de suivi: stackoverflow.com/q/9669411/612191

OriginalL'auteur MYaseen208

Je le recommande pour convertir votre bloc de données à long format et l'utilisation pairwise.t.test appropriés p.adjust:

> library(reshape2)
> 
> df <- data.frame(a=runif(100),
+          b=runif(100),
+          c=runif(100)+0.5,
+          d=runif(100)+0.5,
+          e=runif(100)+1,
+          f=runif(100)+1)
> 
> d <- melt(df)
Using  as id variables
> 
> pairwise.t.test(d$value, d$variable, p.adjust = "none")

    Pairwise comparisons using t tests with pooled SD 

data:  d$value and d$variable 

  a      b      c      d      e   
b 0.86   -      -      -      -   
c <2e-16 <2e-16 -      -      -   
d <2e-16 <2e-16 0.73   -      -   
e <2e-16 <2e-16 <2e-16 <2e-16 -   
f <2e-16 <2e-16 <2e-16 <2e-16 0.63

P value adjustment method: none 
> pairwise.t.test(d$value, d$variable, p.adjust = "bon")

    Pairwise comparisons using t tests with pooled SD 

data:  d$value and d$variable 

  a      b      c      d      e
b 1      -      -      -      -
c <2e-16 <2e-16 -      -      -
d <2e-16 <2e-16 1      -      -
e <2e-16 <2e-16 <2e-16 <2e-16 -
f <2e-16 <2e-16 <2e-16 <2e-16 1

P value adjustment method: bonferroni

OriginalL'auteur kohske

Voici une autre solution, avec outer.

outer( 
  1:ncol(Data), 1:ncol(Data), 
  Vectorize(
    function (i,j) t.test(Data[,i], Data[,j])$p.value
  ) 
)

OriginalL'auteur Vincent Zoonekynd

2

En supposant que votre bloc de données ressemble à quelque chose comme ceci:
```
df = data.frame(a=runif(100),
                b=runif(100),
                c=runif(100),
                d=runif(100),
                e=runif(100),
                f=runif(100))
```
les suivantes
```
tests = lapply(seq(1,length(df),by=2),function(x){t.test(df[,x],df[,x+1])})
```
vous donnera des tests pour chaque ensemble de colonnes. Notez que cela ne fera que vous donner une t.test pour un & b, c & d, et e & f.
si vous voulais un & b, b & c, c & d, d & e, et e & f, alors que vous auriez à faire:
```
tests = lapply(seq(1,(length(df)-1)),function(x){t.test(df[,x],df[,x+1])})      
```
enfin si, disons que vous voulez seulement les valeurs de P à partir de vos tests, vous pouvez le faire:
```
pvals = sapply(tests, function(x){x$p.value})
```
Si vous n'êtes pas sûr de la façon de travailler avec un objet, essayez de taper le résumé(tests) et str(tests de[[1]]) - dans ce cas test est une liste de htest objets, et vous voulez connaître la structure de la htest objet, pas nécessairement de la liste.

Espère que cela a aidé!

OriginalL'auteur Davy Kavanagh
0

Je l'exécute:
```
tres<-apply(x,1,t.test)
pval<-vapply(tres, "[[", 0, i = "p.value")
```
Il m'a fallu un certain temps à la divine "vapply" astuce pour tirer le pvals de la t.résultat du test de la liste d'objets. (J'ai édité ce à partir de 'sapply" parce que Henrik commentaire ci-dessous)

Si c'est un test t apparié, il vous suffit de soustraire et de test pour les moyens=0, ce qui donne exactement le même résultat (c'est tout un t apparié.test):
```
tres<-apply(y-x,1,t.test)
pval<-vapply(tres, "[[", 0, i = "p.value")
```
Un par rangée de t-test sur toutes les colonnes.

ne pas utiliser sapply, utilisez vapply. vous n'avez pas besoin de la unlist et il vous donnera un message d'erreur si les données ne sont pas comme prévu. En outre, vous pouvez utiliser "[[". Donc, je le ferais: vapply(tres, "[[", 0, i = "p.value") (le 0 indique juste que le numérique doit être retourné)

OriginalL'auteur Erik Aronesty

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