R中的多重T检验
R中的多重T检验
提问于 2015-06-30 13:38:25
我在矩阵中有94个变量(sample+proteins+group)和172个观察值，如下所示：
Sample Protein1 Protein2 ... Protein92 Group
1 1.53 3.325 ... 5.63 0
2 2.32 3.451 ... 6.32 0
.
.
.
103 3.24 4.21 ... 3.53 0
104 3.44 5.22 ... 6.78 1
.
.
.
192 6.75 4.34 ... 6.15 1有些样本在0组，有些在1组。我想用t检验来检验0组和1组之间是否有差异，我想对所有的蛋白质都做。我正在考虑使用申请，但我不知道如何使用它。而且名字不是Protein1，protein2.，时间很长，所以我不想把它们全部写下来。
我也只想要矩阵中每种蛋白质的p值，如下所示：
Protein p-value
Protein1 0.00563
Protein2 0.0640
.
.
Protein92 0.610或者类似的东西，这样我就可以找到那些p值低于0.05/92的。
编辑：
开始以长格式工作，这件事不再是个问题了：
library(tidyverse)
df %>%
gather(Protein, Value,-Sample,-Group)) %>%
group_by(Protein) %>%
do(broom::tidy(t.test(Value ~ Group, data = .))) %>%
ungroup() %>%
mutate(Adjusted_pval = p.adjust(p.value, method = "fdr"))回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2015-06-30 13:46:45
试一试如下：
sapply(df[,2:93], function(i) t.test(i ~ df$Group)$p.value)将返回一个p.value数组。
您可以将其存储为data.frame，并通过以下操作查找低p值：
x <- data.frame(p.value= sapply(df[,2:93], function(i) t.test(i ~ df$Group)$p.value))
x$protein_name <- rownames(x) # edit: new column for protein_name
rownames(x) <- NULL # edit: new column for protein_name
x[x$p.value < 0.05/92,]注意，数组元素的名称和数据帧的行名保留了Protein1、Protein2等编辑:我为每个OP意图添加了一个蛋白质名称列，并将其从行名中删除，这样就不会在print()中出现两次。
很高兴看到你正在为多重比较调整p值。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/31139838
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