R：如何创建多个统计测试结果的结果表？答案

【问题标题】：R: How to create result table of the results of multiple statistics tests?R：如何创建多个统计测试结果的结果表？
【发布时间】：2020-02-25 18:55:04
【问题描述】：

我是 R 语言的初学者。

我使用以下代码对 R 中的一列数据进行了多次卡方检验：

apply(mydata, 2, chisq.test, p=expected.probability)

得到了多个这样的结果：

$Primary Tumor

给定概率的卡方检验

数据：newX[, i] X-squared = 515108, df = 6, p-value

$Primary Tumor_1

给定概率的卡方检验

数据：newX[, i] X-squared = 583205, df = 6, p-value

$Primary Tumor_2

给定概率的卡方检验

数据：newX[, i] X-squared = 58089, df = 6, p-value

可以提取我测试的 50 个样本的肿瘤数、x 平方结果、df 和 p 值的结果表吗？

我可以在 Excel 中复制和粘贴，但我想学习更大样本的代码。

谢谢:)

【问题讨论】：

标签： r statistics bioinformatics chi-squared

【解决方案1】：

您可以看到 chisq 测试的名称：

names(chisq.test(matrix(1:4,ncol=2)))
[1] "statistic" "parameter" "p.value"   "method"    "data.name" "observed" 
[7] "expected"  "residuals" "stdres"

您需要的值是统计量（chisq）、参数（df）、p.value。

所以我们模拟数据：

mydata = matrix(rpois(100,50),ncol=10)
colnames(mydata) = paste0("tumor",1:10)

并写一个更精细的函数在测试后取出这些参数

res = apply(mydata,2,function(x){
chisq.test(x,p=rep(0.1,10))[c("statistic","parameter","p.value")]
})

我们将其设为 data.frame：

df = data.frame(id=names(res),do.call(rbind,res))
df

             id statistic parameter   p.value
tumor1   tumor1  4.322896         9 0.8889048
tumor2   tumor2  5.285714         9 0.8087245
tumor3   tumor3  2.803063         9 0.9715936
tumor4   tumor4   8.62578         9 0.4725097
tumor5   tumor5  13.22846         9 0.1525381
tumor6   tumor6  8.653768         9 0.4698283
tumor7   tumor7  7.666667         9 0.5680554
tumor8   tumor8  5.919132         9 0.7479838
tumor9   tumor9  8.051335         9 0.5289813
tumor10 tumor10  13.46875         9 0.1425173

【讨论】：

感谢您的回复！它真的很有帮助:)
我可以问更多问题吗？我对 50 个样本进行了卡方检验，这是否意味着我必须使用调整后的 p 值（例如 FDR）而不是 p 值来校正多个测试？
没问题 :) 理论上是的。使用我上面的示例，您可以执行 p.adjust(df$p.value,"BH")。 BH 表示 benjamini hochberg 校正。如果您有类似的问题，请告诉我
我应该把 p.adjust(df$p.value,"BH") 放在哪里？而不是正常的p值？我试过 'test
嗨@KimSoYon，使用上面的例子，结果应该在df中；所以你做 df$padj = p.adjust(df$p.value,"BH") ;调整后的p值在表中

【解决方案2】：

试试这个

df <- apply(mydata, 2, chisq.test, p=expected.probability)

只需将其分配给可以从您的环境访问的变量...检查这个问题也可以帮助您。 chi square test for each row in data frame

【讨论】：

感谢您的帮助！我现在明白了：）
接受正确的答案，以便其他人也能看到 :)