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fisher使用dplyr :: mutate对数据框架进行测试

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如何从R中的测试中获得测试统计数据，例如当使用所选列应用于整个数据框时，'fisher.test（）' . 我知道如何手动完成，例如抓取p.value：

fisher.test(matrix(c(9,0,1,1),ncol=2))$p.value

得到：

[1] 0.1818182

我需要在一个数据框上得到p.value并从 fisher.test() 估计，并且看着this SE question我受到启发来制作这样的函数：

fisher <- function(a,b,c,d){
  data <- matrix(c(a,b,c,d),ncol=2)
  c(p = fisher.test(data)$p.value,
    OR = fisher.test(data)$estimate)
}

这也像：

fisher(9,0,1,1)[[1]]

并给我与上述相同 . 但是，如何将其用于data.frame，例如使用mutate添加名为'p'的列？

require(plyr)
require(dplyr)
data <- 
  data.frame(v1=c(9,10,2,2),
             v2=c(0,8,0,0),
             v3=c(1,1,0,9),
             v4=c(1,2,3,4))
data %>%
mutate(p=fisher(v1,v2,v3,v4)[[1]])

不起作用（它为所有行提供相同的值） . 我是否需要以某种方式'应用'或者可以用 dplyr::do 完成？

r dataframe dplyr

1 回答

  • 2

    像这样使用'hrwise（）'：

    fisher <- function(a,b,c,d){
  data <- matrix(c(a,b,c,d),ncol=2)
  c(p = fisher.test(data)$p.value,
    OR = fisher.test(data)$estimate)
}
data %>%
  rowwise()%>%
  mutate(p=fisher(v1,v2,v3,v4)[[1]],
         OR=fisher(v1,v2,v3,v4)[[2]])

    并且 - 从上面的数据 - 我们得到：

    v1 v2 v3 v4         p       OR
1  9  0  1  1 0.1818182      Inf
2 10  8  1  2 0.5864662 2.394164
3  2  0  0  3 0.1000000      Inf
4  2  0  9  4 1.0000000      Inf
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