首页 文章

如何进行多重比较测试并输出p值小于.05的特定组？

提问于
浏览 次
0

我有多个数据框，每个数据框都有各种样本的年龄列 . 以下数据框仅包含感兴趣的列（年龄）

df1 <- c(34, 25, 45, 6, 67, 12)
df2 <- c(31, 23, 71, 19)
df3 <- c(12, 45, 42, 89, 12)
df4 <- c(34, 37, 23)

如果我跑

results <- dunn.test(list(df1, df2, df3, df4))

它输出6种可能比较中每种比较的p值 . 只有当这些p值中的一个小于.05时，我怎样才能输出它来自哪个特定数据帧（例如，df1和df2比较的p值为.01，所以我希望它打印df1，df2） . 它在结果数据框中输出“比较”，但如果我能得到它来自的特定数据帧会更好 .

我正在处理的数据有许多类似于list（df1，df2，df3，df4）的列表，所以我正在寻找一个通用的解决方案 .

如果您有任何需要澄清的内容，请询问！

r

1 回答

  • 0

    有几种方法可以做到这一点 .

    命名您的数据框

    df <- list("a" = df1, "b" = df2, "c" = df3, "d" = df4)

    然后使用 ?sapply()

    result <- sapply(df, function(x){
    dunn.test(x)
})

    看看 result 的属性

    str(result)
List of 20
 $ : num 5
 $ : num [1:15] 0.378 -0.378 -0.756 1.134 0.756 ...
 $ : num [1:15] 0.353 0.353 0.225 0.128 0.225 ...
 $ : num [1:15] 0.353 0.353 0.225 0.128 0.225 ...
 $ : chr [1:15] "1 - 2" "1 - 3" "2 - 3" "1 - 4" ...
 $ : num 3
 $ : num [1:6] 0.548 -0.548 -1.095 1.095 0.548 ...
 $ : num [1:6] 0.292 0.292 0.137 0.137 0.292 ...
 $ : num [1:6] 0.292 0.292 0.137 0.137 0.292 ...
 $ : chr [1:6] "1 - 2" "1 - 3" "2 - 3" "1 - 4" ...
 $ : num 4
 $ : num [1:10] -1.147 -0.688 0.459 -1.606 -0.459 ...
 $ : num [1:10] 0.1257 0.2456 0.3232 0.0541 0.3232 ...
 $ : num [1:10] 0.1257 0.2456 0.3232 0.0541 0.3232 ...
 $ : chr [1:10] "1 - 2" "1 - 3" "2 - 3" "1 - 4" ...
 $ : num 2
 $ : num [1:3] -0.707 0.707 1.414
 $ : num [1:3] 0.2398 0.2398 0.0786
 $ : num [1:3] 0.2398 0.2398 0.0786
 $ : chr [1:3] "1 - 2" "1 - 3" "2 - 3"
 - attr(*, "dim")= int [1:2] 5 4
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : chr [1:5] "chi2" "Z" "P" "P.adjusted" ...
  ..$ : chr [1:4] "a" "b" "c" "d"

    然后去

    attr(result,"dimnames")[1] 用于值标签或

    attr(result,"dimnames")[2] 用于变量名称

    回复于

相关问题