A partir de las variables punto A, punto B, punto C se ejecutan en un modelo lineal y anova, me gustaría recopilar los valores p en un marco de datos. En mi conjunto de datos reales hay alrededor de 30 variables, por lo que estoy buscando una función que las ejecute y recopile los valores p en un marco de datos. Una forma más eficiente que ejecutar cada uno y unirlos manualmente en un marco de datos.
set.seed(1)
id <- rep(1:3,each=4)
trt <- rep(c("A","OA", "B", "OB"),3)
pointA <- sample(1:10,12, replace=TRUE)
pointB<- sample(1:10,12, replace=TRUE)
pointC<- sample(1:10,12, replace=TRUE)
df <- data.frame(id,trt,pointA, pointB,pointC)
df
id trt pointA pointB pointC
1 1 A 8 8 10
2 1 OA 2 7 3
3 1 B 8 5 5
4 1 OB 5 9 4
5 2 A 9 5 7
6 2 OA 7 3 3
7 2 B 8 1 5
8 2 OB 6 1 8
9 3 A 6 4 1
10 3 OA 8 6 9
11 3 B 1 7 4
12 3 OB 5 5 9
data <- function(i){
lmdf <- lm(df[,i]~trt, data=df)
anv <- anova(lmdf)
pvalue <- anv$`Pr(>F)`
return(pvalue)
}
data(5)
Me gustaría que se parezca a algo como:
variable pvalue
1 pointA 0.714
2 pointB 0.949
3 pointC 0.080
2 respuestas
Puede tratar las columnas de un marco de datos como una lista y usar sapply para iterar sobre las columnas que desea usar como resultados.
Obtener el valor p de cada ANOVA es un poco complicado, tal vez alguien conozca una mejor manera, pero esto funciona:
pvalues <- sapply( df[,3:5] , FUN = function(x)
summary(aov(x~df$trt))[[1]]$`Pr(>F)`[1]
)
data.frame(pvalues)
pvalues
pointA 0.9737895
pointB 0.2482931
pointC 0.7660808
Pensé en usar una regresión multivariada, pero no fue más fácil obtener los valores p para cada variable de resultado de esa manera.
Puede intentar usar el paquete de escoba, porque tiene la flexibilidad para más de 1 término en anova, y también si necesita otras estadísticas.
Primero pivotamos más para que su punto de prueba ahora sea una variable de columna:
library(dplyr)
library(tidyr)
library(broom)
df %>% pivot_longer(-c(id,trt))
# A tibble: 36 x 4
id trt name value
<int> <fct> <chr> <int>
1 1 A pointA 9
2 1 A pointB 6
3 1 A pointC 9
4 1 OA pointA 4
5 1 OA pointB 10
6 1 OA pointC 1
7 1 B pointA 7
8 1 B pointB 7
9 1 B pointC 4
10 1 OB pointA 1
A partir de este momento, se agrupa por el nombre de la columna, realiza un anova con la misma fórmula y recopila las estadísticas (usando tidy de broom):
res = df %>% pivot_longer(-c(id,trt)) %>%
group_by(name) %>% do(tidy(anova(lm(value ~ trt,data=.))))
# A tibble: 6 x 7
# Groups: name [3]
name term df sumsq meansq statistic p.value
<chr> <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 pointA trt 3 2.67 0.889 0.0711 0.974
2 pointA Residuals 8 100. 12.5 NA NA
3 pointB trt 3 27.7 9.22 1.68 0.248
4 pointB Residuals 8 44.0 5.50 NA NA
5 pointC trt 3 14.0 4.67 0.386 0.766
6 pointC Residuals 8 96.7 12.1 NA NA
Solo necesita filtrar sus resultados de trt:
res %>% filter(term=="trt")
# A tibble: 3 x 7
# Groups: name [3]
name term df sumsq meansq statistic p.value
<chr> <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 pointA trt 3 2.67 0.889 0.0711 0.974
2 pointB trt 3 27.7 9.22 1.68 0.248
3 pointC trt 3 14.0 4.67 0.386 0.766
Puedes hacerlo en baseR:
library(broom)
res = lapply(colnames(df)[-c(1:2)],function(i){
this_formula = as.formula(paste(i,"~ trt"))
anova_fit = anova(lm(this_formula, data=df))
data.frame(name=i,statistic=anova_fit[1,4],p.value=anova_fit[1,5])
})
res = do.call(rbind,res)
name statistic p.value
1 pointA 0.07111111 0.9737895
2 pointB 1.67676768 0.2482931
3 pointC 0.38620690 0.7660808
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