выполнение t.test для столбцов для каждой строки в наборе данных

У меня есть набор данных x, который состоит из 12 столбцов и 167 строк. Первый столбец - это идентификатор соединения для каждой строки. Я хочу запустить t.test для 3 столбцов как одну группу, а остальные 3 группы как вторую группу, отдельно для каждой строки. Мой код такой, как показано ниже, но он не работает.

for (i in 1:nrow(x)) {
 function(i)c(compound=i,
    t.test(x[2:4],x[8:10],
      x[x$compound==i, ],
      alternative='two.sided',conf.level=0.95)
    )
}
print(c(compound=i,t.test(x[2:4],x[8:10],x[x$compound==i,],
    alternative='two.sided',conf.level=0.95)))

Мое намерение состояло в том, чтобы сделать t.test для каждого метаболита (соединения) между группами AC и группами SC, это две группы клеток.

compound    AC-1     AC-2     AC-3     AM-1      AM-2      AM-3      SC-1     SC-2     SC-3     SM-1      SM-2      SM-3
alanine     27612820 22338050 15359640 19741350  18726880  18510800  10914980 12071660 16036180 16890860  16066960  16364300
arginine    7067206  7172234  5933320  136272600 131596800 134717600 6102838  7186256  6770344  140127100 155341300 151748000
asparagine  3151398  2141378  1240904  11522180  8907711   9842342   1677299  2265826  2942991  11690360  12552660  12102620

r dataframe statistics t-test hypothesis-test
person leila aghili    schedule 23.01.2015    source источник
comment
Вы хотите каждый раз применять t-тест к 3 значениям?   -  person DatamineR    schedule 24.01.2015
comment
Никогда не говори, что мой код не работает. Если вы получили сообщение об ошибке, включите сообщение об ошибке. Если вы не получаете ожидаемых результатов, расскажите, чего вы ожидали. Кроме того, ваши вопросы должны включать воспроизводимый пример, который в идеале есть образцы данных, чтобы мы могли запустить код и получить те же результаты, что и вы.   -  person MrFlick    schedule 24.01.2015
comment
Проведение t-теста для одной выборки по трем таким простым элементам не имеет статистического смысла. Код может работать, но результаты - это просто бессмысленная обработка.   -  person IRTFM    schedule 24.01.2015

Ответы (3)


arrow_upward
2
arrow_downward

T.test используется для сравнения двух наборов данных. Сбор двух наборов данных из трех разных столбцов матрицы может быть выполнен следующим образом:

data_a = c(x[,2:4])
data_b = c(x[,4:8])

Эти два набора данных можно оценить с помощью t.test на этом этапе:

t.test(data_a, data_b)

Собирая данные из трех столбцов для двух разных соединений для данной строки (аминокислоты), мы модифицируем и добавляем цикл:

x <- matrix(rnorm(24, mean=0, sd=1), 4, ncol=6)
x
           [,1]       [,2]        [,3]      [,4]       [,5]       [,6]
[1,] -0.4810307  0.3996071  0.90663635 0.7487048  0.5787846  2.0231681
[2,] -2.0454921 -0.1225105 -1.04447522 0.9325333 -1.7782776  0.6856150
[3,] -0.3099937  1.2079548 -0.03835271 0.2751349  1.0111554 -0.4862846
[4,] -0.2834953  0.1930481 -0.57968344 0.1204925 -0.5015843  0.3690397

for(i in 1:nrow(x)){
data_a = c(x[i, 1:3])
data_b = c(x[i, 4:6])
print(t.test(data_a, data_b))
}
person Bryan    schedule 23.01.2015
comment
спасибо, но я не знаю, нужно ли записывать эти новые данные в цикле или раньше? - person leila aghili; 24.01.2015
comment
Собирая данные трех столбцов из каждой строки, вы захотите, чтобы это было в цикле. Но обязательно укажите нужную строку. Синтаксис выглядит так: data_a = c (x [1,1: 2]) - person Bryan; 24.01.2015

arrow_upward
1
arrow_downward

С этими поддельными данными:

df <- data.frame(compound = c("alanine ", "arginine", "asparagine", "aspartate"))
df <- matrix(rnorm(12*4), ncol = 12)
colnames(df) <- c("AC-1", "AC-2", "AC-3", "AM-1", "AM-2", "AM-3", "SC-1", "SC-2", "SC-3", "SM-1", "SM-2", "SM-3")
df <- data.frame(compound = c("alanine ", "arginine", "asparagine", "aspartate"), df)
 df
    compound        AC.1        AC.2       AC.3       AM.1       AM.2        AM.3       SC.1       SC.2       SC.3         SM.1
1   alanine   1.18362683 -2.03779314 -0.7217692 -1.7569264 -0.8381042  0.06866567  0.2327702 -1.1558879  1.2077454  0.437707310
2   arginine -0.19610110  0.05361113  0.6478384 -0.1768597  0.5905398 -0.67945600 -0.2221109  1.4032349  0.2387620  0.598236199
3 asparagine  0.02540509  0.47880021 -0.1395198  0.8394257  1.9046667  0.31175358 -0.5626059  0.3596091 -1.0963363 -1.004673116
4  aspartate -1.36397906  0.91380826  2.0630076 -0.6817453 -0.2713498 -2.01074098  1.4619707 -0.7257269  0.2851122 -0.007027878
         SM.2        SM.3
1 -0.08419146  0.14275728
2 -1.44965718 -0.64314509
3  0.37673942 -0.07245741
4  0.52794136  1.62305413

Вы можете сделать следующее, чтобы извлечь (например) p-значения:

library(zoo)
rollapply(t(df[, -1]), function(x) t.test(x)$p.value, width = 3, by = 3)
          [,1]      [,2]      [,3]      [,4]
[1,] 0.6308340 0.5702970 0.5783582 0.6468241
[2,] 0.2511564 0.8327439 0.1617192 0.2005518
[3,] 0.9026407 0.4309623 0.4156030 0.6441069
[4,] 0.3878145 0.4909217 0.6239915 0.2747601
person DatamineR    schedule 23.01.2015

arrow_upward
1
arrow_downward

Другой альтернативой является использование пакета.

Ваши данные:

df <- rbind(c(27612820, 22338050, 15359640, 19741350, 18726880, 18510800, 10914980, 12071660, 16036180, 16890860, 16066960, 16364300),
        c(7067206, 7172234, 5933320, 136272600, 131596800, 134717600, 6102838, 7186256, 6770344, 140127100, 155341300, 151748000),
        c(3151398, 2141378, 1240904, 11522180, 8907711, 9842342, 1677299, 2265826, 2942991, 11690360, 12552660, 12102620)
        )

df <- data.frame(df)
rownames(df) <- c("alanine", "arginine", "asparagine")
colnames(df) <- c("AC-1", "AC-2", "AC-3", "AM-1", "AM-2", "AM-3", "SC-1", "SC-2", "SC-3", "SM-1", "SM-2", "SM-3")

Затем, чтобы запустить t-тест для каждой строки между группами AC и SC:

library(matrixTests)
> row_t_welch(df[,c("AC-1", "AC-2", "AC-3")], df[,c("SC-1", "SC-2", "SC-3")])
           obs.x obs.y obs.tot   mean.x   mean.y mean.diff          var.x         var.y    stderr       df   statistic    pvalue conf.low conf.high alternative mean.null conf.level
alanine        3     3       6 21770170 13007607 8762563.3 37776970798900 7213669482133 3872580.5 2.736945  2.26271945 0.1171389 -4259692  21784819   two.sided         0       0.95
arginine       3     3       6  6724253  6686479   37774.0   471939373529  298723602417  506840.9 3.807645  0.07452832 0.9443398 -1397926   1473474   two.sided         0       0.95
asparagine     3     3       6  2177893  2295372 -117478.7   913496858185  401148784303  661978.3 3.472571 -0.17746605 0.8690016 -2070931   1835973   two.sided         0       0.95
person Karolis Koncevičius    schedule 08.06.2018