R：如何按两个因子列对数据进行子集化，然后对每个子集运行 Fisher 精确检验？

Question

我有一个如下所示的数据框：

Spec.   Month      SampleMethod    Prey1     Prey2 
 AR     April         Opp          37.2      23.2
 AR     April         Clu          40.1      19.2
 AR     April         Hom          2.4       70.1
 MR     April         Opp          34.2      27.2
 MR     April         Clu          48.1      13.2
 MR     April         Hom          10.4      5.4
 AR     May           Opp          32.2      21.2
 AR     May           Clu          42.1      11.2
 AR     May           Hom          8.9       71.1

我想做的是在每个月对每个物种的 SampleMethod 的每个组合进行 Fisher 精确检验（例如“Clu”与“Opp”；“Opp”与“Hom”；“Hom”与.“克鲁”）。我知道如何通过选择每一对并使每一对成为新数据框然后运行 ​​Fisher 测试来做到这一点。但是，我想在这个数据框中以一种有效的方式进行操作。例如，如何指定我想从物种“AR”中选择“四月”月份的“Opp”样本方法，并将其与 Spec 中“四月”月份的“Clu”样本方法进行比较。 “AR”。我基本上是在尝试这样做，然后对这两个选定的行运行 Fisher 精确测试。然后，我必须在 6 个不同的月份对 7 个不同的物种重复这一点，所以任何关于如何做到这一点的帮助都会很棒。

Answer 1

通过使用嵌套的sapply 函数，我们将对Spec. 和Month 的每个组合以及每个子集中SampleMethod 的每个成对组合的数据子集执行Fisher 精确检验。

下面的代码在一个列表中返回所有结果，其中包含Spec. 和Month 的每个组合的元素，以及每对SampleMethod 的子元素。正是这些子元素包含了测试的输出。

FT.list = sapply(split(DF, list(DF$Spec., DF$Month)), function(dat) {

  # If there are at least two rows in a data subset, then proceed with Fisher Test
  if(nrow(dat)>=2) {

    # Get all pairwise combinations of SampleMethod
    SMs = combn(unique(dat$SampleMethod), 2, simplify=FALSE)

    # Name each element of SMs so that sapply will return the names in each list element
    names(SMs) = lapply(SMs, paste, collapse=", ")

    # For each pair of SampleMethod, run Fisher's Exact Test
    sapply(SMs, function(methods) {
      dat = dat[dat$SampleMethod %in% methods, ]
      fisher.test(dat[, grep("Prey", names(dat))])
    }, simplify=FALSE)

  }
})