r - 在 for 循环中计算 p 值

Question

我有一个包含实验数据的数据集。
每天我都有新的观察进来。

我的 df 与列的虚构示例:
日:日指数
a组:数据控制
b组:数据处理。

structure(list(day = c(1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L), group_a = c(4L, 
2L, 3L, 1L, 1L, 4L, 3L, 2L, 4L), group_b = c(3L, 4L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 3L, 4L, 5L)), .Names = c("day", "group_a", "group_b"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-9L))

我想对这个数据集进行子集化，应用一个 wilcoxon 签名等级测试，如:

test <- wilcox.test(df$group_a, df$group_b, alternative = 'g')
test$p.value

在本例中，我将测试应用于整个数据集。

我想在第 1 天应用它，然后在第 1 天和第 2 天等等，最后得到一个看起来像(虚构数据)的列表:

day p-value
1   0.02
2   0.03
3   0.3

如何在“天”的 for 循环中应用测试，但“累积”天数？

Answer 1

使用:

for (i in unique(df$day)) {
  df$p.val[df$day == i] <- wilcox.test(df[df$day %in% 1:i,]$group_a, df[df$day %in% 1:i,]$group_b, alternative = 'g')$p.value
}

你得到:

> df
  day group_a group_b     p.val
1   1       4       3 0.7928919
2   1       2       4 0.7928919
3   2       3       2 0.7768954
4   2       1       2 0.7768954
5   2       1       2 0.7768954
6   3       4       2 0.7084401
7   3       3       3 0.7084401
8   3       2       4 0.7084401
9   3       4       5 0.7084401

或者当您只想获得汇总数据框中的三个 p 值时:

vec <- sapply(unique(df$day), 
              function(i) wilcox.test(df[df$day %in% 1:i,]$group_a, 
                                      df[df$day %in% 1:i,]$group_b,
                                      alternative = 'g')$p.value)

df2 <- data.frame(day = unique(df$day), p.val = vec)

这使:

> df2
  day     p.val
1   1 0.7928919
2   2 0.7768954
3   3 0.7084401