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我想创建一个执行 Mann Whitney 测试的函数(或一种一次性执行测试的方法)。我想在同一时间内分析 2 个不同 CC 条件之间的 logSG 值。因此,对于以下数据帧,我想要 3 个对应于每个时间的 p 值。
我的示例数据框:
structure(list(Time = c("30", "30", "30", "30", "30", "30", "30",
"30", "30", "30", "30", "30", "30", "60", "60", "60", "60", "60",
"60", "60", "60", "60", "60", "90", "90", "90", "90", "90", "90",
"90", "90", "90"), CC = c("Scramble", "Scramble", "Scramble",
"Scramble", "Scramble", "Scramble", "Scramble", "Scramble", "KD",
"KD", "KD", "KD", "KD", "Scramble", "Scramble", "Scramble", "Scramble",
"Scramble", "KD", "KD", "KD", "KD", "KD", "Scramble", "Scramble",
"Scramble", "Scramble", "KD", "KD", "KD", "KD", "KD"), logSG = c(0,
6.29469069760774, 6.97548510669835, 0, 0, 5.6529880324294, 0,
0, 0, 0, 0, 5.84818081635987, 0, 6.33960454566506, 0.410736902037262,
0, 0, 0, 0, 0.0294484401648161, 0, 1.03061195077248, -1.30321174424293,
-1.25902114646857, 0, 0, 0.787059500696643, 3.54611686297603,
0, 0, -0.297732408305282, 0)), row.names = c(NA, -32L), class = c("data.table",
"data.frame"), .internal.selfref = <pointer: 0x7f9b120204e0>)
e <- result[result$Time == 30,]
wilcox.test(SG ~ CC, data=e)
t <- result %>% group_by(Time) %>% do(te=wilcox.test(logSG ~ CC))
dplyr
和
m/s/apply
来做到这一点。
最佳答案
如果我们使用 do
,然后指定 data
library(dplyr)
result %>%
group_by(Time) %>%
do(te=wilcox.test(logSG ~ CC, data = .))
map
在
nest
数据集
library(purrr)
result %>%
group_by(Time) %>%
nest %>%
mutate(te = map(data, ~ wilcox.test(logSG ~ CC, data = .x) ))
关于r - 如何根据 R 中列中的值有条件地执行许多 Mann-Whitney 检验?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59884876/
我刚开始使用 R,想使用 modifiedmk 包对月度地下水位数据进行测试。我的数据框 (GL) 看起来像这样 GL well year month value 684 19
美好的一天。我正在使用我拥有的数据集搜索一些帮助/建议,我想为此运行 Mann-Whitney U 测试。一组虚拟的 data.frame 如下所示: Plant R1 R2 R3 R4 R5
我有一个表 (X, Y),其中 X 是一个矩阵,Y 是一个类向量。这里有一个例子: X = 0 0 1 0 1 and Y = 1 0 1 0 0 0 1 1
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我有一个数据框,如下所示。 我想要通过比较每一列来进行 Mann-whitney u 检验的 p 值。作为一个例子,我在下面尝试过。 from scipy.stats import mannwhitn
我有一组 46 年的降雨数据。它采用 46 个 numpy 数组的形式,每个数组的形状为 145, 192,因此每年在给定模型的每个纬度和经度坐标处都是不同的最大降雨量数据数组。 我需要通过对 46
我有一个类似于这个的大型数据框: In [1]: grades Out[1]: course1 course2 school class st
我有一个循环,每次都给出新值 k1 和 k2,但问题是在我的数据集中,有些情况下 k1 和 k2 的所有值都为零。程序到他们那里,只是抛出一个错误,并没有完成循环,还有大量的计算。我怎样才能让这种情况
我想使用 scipy.stats.mannwhitneyu 计算 x > y 的单边 p 值功能: u_value, p_value = scipy.stats.mannwhitneyu(x, y)
我想知道为什么在 python 和 R 中进行 mann whitney u 测试时我的答案如此不同。在 python 中: from scipy.stats import mannwhitneyu
我通过 RStudio 1.2.5042 在 R 3.6.3 中使用 rstatix 库,并且在运行两个样本 Wilcoxon 又名 Mann-Whitney U 测试时得到了不可能的 p 值 1 .
我目前正在尝试使用 Mann-Whitney U Test,我发现 Apache Commons Math 已经实现了它。查阅了多个网站(Wiki就是其中之一),都表示本次测试的U统计量是U1和U2中
我通过 RStudio 1.2.5042 在 R 3.6.3 中使用 rstatix 库,并且在运行两个样本 Wilcoxon 又名 Mann-Whitney U 测试时得到了不可能的 p 值 1 .
我是一名优秀的程序员,十分优秀!