Блог

Итак, у меня есть фрейм данных с большим количеством переменных, и я хочу перепроверить каждую переменную друг с другом с помощью t-теста.

Образец моих данных, называемый trust_news :

Затем я запускаю на нем этот код:

 trust_news_combos <- combn(trust_news, 1, t.test, simplify = TRUE)
 

Во-первых, верен ли код? Я понятия не имею, что нужно включить m в combn() функцию. В любом случае, эта строка дает мне это:

Это дает мне значения p, которые я ищу в строке 3, но как мне проверить, какие два столбца проверяются?

Любая помощь ценится и будет благодарна в моем окончательном коде!

Одним из способов сделать это было бы создать второй combn в именах столбцов

 nm1 <-  combn(names(trust_news), 2, FUN = paste, collapse= '-', simplify = TRUE)
 

Затем мы делаем

 trust_news_combos <- combn(trust_news, 2, t.test, simplify = FALSE)
names(trust_new_combos) <- nm1
 

Также может быть лучше получить выходные данные в структуре data.frame/tibble с broom использованием tidy (запуск R 4.1.0 )

 library(broom)
lst1 <- combn(trust_news, 2, (y) t.test(y[1], y[2]) |>
                             tidy(), simplify = FALSE) |>
         setNames(nm1)

out <- Map(cbind, comparison = names(lst1), lst1) |>
       {(x) do.call(rbind, x)}()
row.names(out) <- NULL

         
 

-выход

 head(out)
                 comparison   estimate estimate1  estimate2   statistic      p.value parameter    conf.low
1                  row-mean  -0.165000      2.75  2.9150000  -0.1914478 0.8599889461  3.112075  -2.8527609
2               row-polity2  -6.250000      2.75  9.0000000  -6.0633906 0.0014638846  5.268737  -8.8595564
3                   row-web -83.822275      2.75 86.5722750 -18.8602012 0.0002049939  3.229641 -97.4140679
4                   row-rsf -19.125000      2.75 21.8750000  -7.1441517 0.0027953086  3.671029 -26.8277783
5       row-civil_liberties   1.942110      2.75  0.8078900   2.2742727 0.1074862571  3.000494  -0.7752796
6 row-freedom_of_expression   1.948234      2.75  0.8017659   2.2809921 0.1067532047  3.002873  -0.7684766
   conf.high                  method alternative
1   2.522761 Welch Two Sample t-test   two.sided
2  -3.640444 Welch Two Sample t-test   two.sided
3 -70.230482 Welch Two Sample t-test   two.sided
4 -11.422222 Welch Two Sample t-test   two.sided
5   4.659500 Welch Two Sample t-test   two.sided
6   4.664945 Welch Two Sample t-test   two.sided
 

данные

 trust_news <- structure(list(row = c(1L, 2L, 3L, 5L), mean = c(2.68, 2.8, 3.22, 
2.96), polity2 = c(8L, 8L, 10L, 10L), web = c(87.2661, 94.8967, 
89.7391, 74.3872), rsf = c(25.69, 22.23, 14.6, 24.98), civil_liberties = c(0.785599008, 
0.810742702, 0.821268417, 0.813949794), freedom_of_expression = c(0.758906967, 
0.832891911, 0.83327835, 0.781986225), vdem_gov_censorship_effort = c(0.731895466, 
0.8447733, 0.883343829, 0.844615869), vdem_self_censorship_effort = c(0.742219428, 
0.831499528, 0.805721471, 0.729330399), vdem_freedom_of_expression = c(1, 
1, 1, 0.666666667), ciri_freedom_of_speech_and_press = c(1, 1, 
1, 0.5), media_integrity = c(0.81449235, 0.88417386, 0.829951651, 
0.878769429), vdem_critical_press = c(0.889046047, 0.868772592, 
0.917491749, 0.872387239), vdem_media_perspective = c(0.782079459, 
0.881994928, 0.725950972, 0.919019442), vdem_media_bias = c(0.693825991, 
0.835622928, 0.709774199, 0.841939049), vdem_media_corruption = c(0.733503755, 
0.828566864, 0.874261064, 0.810193322), vdem_media_freedom = c(1, 
1, 1, 0.5)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))
 

Вы должны написать небольшую функцию, чтобы вычислить именно то, что вам нужно, и использовать ее вместо стандартной функции t.test . Например:

 # get four column names
cols <- names(mtcars)[1:4]   # use trust_news instead of mtcars, and keep all the names

# compute the pval for a pair of names
pval <- function(pair) {
  value <- t.test(mtcars[, pair[1]], mtcars[, pair[2]])$p.value
  names(value) <- paste(pair, collapse = " vs. ")
  value
}

# do it for all pairs.  Don't simplify, and it will keep the names
combn(cols, 2, pval, simplify = FALSE)
#> [[1]]
#>  mpg vs. cyl 
#> 9.507708e-15 
#> 
#> [[2]]
#> mpg vs. disp 
#> 7.978234e-11 
#> 
#> [[3]]
#>   mpg vs. hp 
#> 1.030354e-11 
#> 
#> [[4]]
#> cyl vs. disp 
#> 1.774454e-11 
#> 
#> [[5]]
#>   cyl vs. hp 
#> 8.321996e-13 
#> 
#> [[6]]
#> disp vs. hp 
#> 0.001545647
 

^{Создано 2021-05-22 пакетом reprex (v2.0.0)}