如何对R中的组执行逐列wilcox.test和fisher exact

R是一种用于统计分析和数据可视化的编程语言和环境。在R中，可以使用wilcox.test函数和fisher.test函数对数据中的组进行逐列的Wilcoxon秩和检验（Wilcoxon rank-sum test）和Fisher精确检验（Fisher exact test）。

• Wilcoxon秩和检验是一种非参数的假设检验方法，用于比较两个独立组之间的中位数是否存在显著差异。它适用于数据不满足正态分布假设的情况。
• Fisher精确检验是一种用于计算两个分类变量之间的关联性的精确统计方法。它适用于小样本或数据稀疏的情况。

以下是对如何在R中对组执行逐列wilcox.test和fisher.test的步骤：

1. 首先，确保已经在R环境中加载了适当的包（package），例如stats包。可以使用以下命令加载stats包：

library(stats)

1. 准备要进行分析的数据。假设数据已经被加载到一个名为data的数据框（data frame）中，其中包含了要比较的组。
2. 对于Wilcoxon秩和检验，可以使用apply函数将wilcox.test应用于数据框的每一列。以下是一个示例代码：

result_wilcox <- apply(data, 2, function(x) wilcox.test(x, y = group))

在上述代码中，"data"是数据框的名称，"group"是用于分组的变量名。函数apply将wilcox.test应用于数据框的每一列，并将结果存储在一个名为result_wilcox的列表中。

1. 对于Fisher精确检验，可以使用apply函数将fisher.test应用于数据框的每一列。以下是一个示例代码：

result_fisher <- apply(data, 2, function(x) fisher.test(matrix(x, nrow = length(x))))

在上述代码中，"data"是数据框的名称。函数apply将fisher.test应用于数据框的每一列，并将结果存储在一个名为result_fisher的列表中。

1. 结果存储在列表中，可以通过索引和[[ ]]运算符来提取所需的信息。例如，要提取Wilcoxon秩和检验的p值，可以使用以下代码：

p_values_wilcox <- sapply(result_wilcox, function(x) x$p.value)

在上述代码中，p_values_wilcox将存储所有列的Wilcoxon秩和检验的p值。

1. 类似地，要提取Fisher精确检验的p值，可以使用以下代码：

p_values_fisher <- sapply(result_fisher, function(x) x$p.value)

在上述代码中，p_values_fisher将存储所有列的Fisher精确检验的p值。

这样，就可以通过执行上述步骤来对R中的组执行逐列的Wilcoxon秩和检验和Fisher精确检验。根据具体的分析目的，可以使用提取的p值进行进一步的统计判断和结果解释。

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