我有几百个数据帧,我需要对每个数据帧进行方差分析RM检验。我需要对这些数据帧中的每一个进行方差分析RM测试。输出的结果应该是一个单一的数据帧,每个p值的平均值。
我试过了,我有几百个数据帧,我需要对每个数据帧进行方差分析RM测试。
#crate dataframes
df1 <- data.frame(replicate(16,sample(-10:10,10,rep=TRUE)))
df2 <- data.frame(replicate(16,sample(-10:10,10,rep=TRUE)))
df3 <- data.frame(replicate(16,sample(-10:10,10,rep=TRUE)))
Group <- c(rep("A",8),rep("B",8))
Time <- c(rep("before",4),rep("after",4),rep("before",4),rep("after",4))
Name <- rep(rep(1:4, 4))
conds <- data.frame(Name,Time,Group)
#create list
list <- list(df1,df2,df3)
#for loop ANOVA repeated measures
for ( i in list){
data <- cbind(conds,i)
t=NULL
name <- colnames(data)[4:ncol(data)]
for(i in 4:ncol(data)) { z <- aov(data[,i] ~ Group*Time+Error(Name/(Group*Time)), data=data)
sz <- as.list(summary(z))
t <- as.data.frame(c(t,sz[4]$`Error: Name:Group:Time`[[1]]$`Pr(>F)`[1]))
t
}
}
mean(t)
R作为一种矢量化的语言,是为了避免 for
尽可能的循环。你可以做一个 sapply
的方法。
当你列出你的数据框架时,使用像 df1=
,这在以后的工作中会有帮助。res
ult对其中的哪些做了计算。
(不要用 list
作为对象名称,因为你会感到困惑,因为还有一个 list
功能。另外 data
, df
和朋友都是 "不好 "的名字,你可以随时检查,使用如。?list
如果名字已经被占用,您可以随时检查,例如使用)
list1 <- list(df1=df1, df2=df2, df3=df3)
res <- sapply(list1, function(x) {
dat <- cbind(conds, x)
sapply(dat[-(1:3)], function(y) {
z <- aov(y ~ Group*Time + Error(Name/(Group*Time)), data=dat)
sz <- summary(z)
p <- sz$`Error: Name:Group:Time`[[1]][1, 5]
p
})
})
从结果矩阵中,我们取列平均值。
colMeans(res)
# df1 df2 df3
# 0.4487419 0.4806528 0.4847789
数据。
set.seed(42)
df1 <- data.frame(replicate(16,sample(-10:10,16,rep=TRUE)))
df2 <- data.frame(replicate(16,sample(-10:10,16,rep=TRUE)))
df3 <- data.frame(replicate(16,sample(-10:10,16,rep=TRUE)))
conds <- data.frame(Name=c(rep("A",8),rep("B",8)),
Time=c(rep("before",4),rep("after",4),
rep("before",4),rep("after",4)),
Group=rep(1:4, 4))