Question

我用2个系数进行2级试验,在2级试验中将3个系数纳入其中。

通过利用过去,我可以使4个独特的群体摆脱我的两个因素,并进行渔业测试,其结果是,一个组织是否生活或死亡。

fisher.test(mortal$alv.dead,paste(mortal$Strain,mortal$capsule))

但是,当我想要调查各个群体之间的配对比较时,我不得不做一些不受欢迎的过滤器,以便当时只有两个团体参与分析。既然我有更多的团体,就太不愿意逐条编造。因此,在一项分析中测试所有群体是渔业试验。

fisher.test(mortal$alv.dead,paste(mortal$Strain,mortal$capsule,mortal$cassette))

我如何制定一种方法,创造和测试所有可能的配对?

Answer 1

使用功能压缩机的便利性。你们应当考虑的唯一一点是,如果你把鱼子放在鱼身上, com子不会正确归还这些团体的名称。

因此,我们需要相应调整清单中的内容:

一些玩具数据:

mortal <- data.frame(
      alv.dead = sample(c("alv","dead"),30,replace=T),
      train = sample(letters[1:3],30,replace=T),
      capsule = sample(letters[4:5],30,replace=T),
      cassette = sample(letters[6:7],30,replace=T)
      )

一些额外的变量

mortal$groups <- paste(mortal$train,mortal$capsule,mortal$cassette,sep="")
unique.groups <- unique(mortal$groups)

trick:

combn(unique.groups,2,function(x){
    id <- mortal$groups %in% x
    test <- fisher.test(table(mortal$alv.dead[id],mortal$groups[id]))
    test$data.name <-
      paste(
        unique(
          as.character(mortal$groups[id])
        ),collapse="-")
    return(test)}
  ,simplify=FALSE)

友情链接