R：多个弗里德曼测试答案

【问题标题】：R: multiple Friedman testsR：多个弗里德曼测试
【发布时间】：2014-12-05 15:11:39
【问题描述】：

多次做同一个测试时的小问题。

我正在使用friedman.test 来测试配对样本的变化。函数本身没有问题，我使用脚本对每一列都有预期的结果：

friedman.test(Variable ~ Time | Patient, data=table1)

但是，我为每位患者测量了几个变量（在几个时间点）。我可以使用上面的脚本对每个变量进行测试，但我想在一组选定的变量上按顺序自动进行测试。我尝试在向量或列表中输入要测试的变量，并将向量/列表用作“变量”参数，但它不起作用。

有人可以为这种类型的循环指出正确的方向吗？

谢谢！赛博

【问题讨论】：

标签： r loops statistics

【解决方案1】：

函数as.formula() 是关键。我会用一个小例子来解释。

来自内置的 warpbreaks 数据集（参见?friedman.test）：

wb <- aggregate(warpbreaks$breaks,
                by = list(w = warpbreaks$wool,
                          t = warpbreaks$tension),
                FUN = mean)

> friedman.test(x ~ w | t, data = wb)

    Friedman rank sum test

data:  x and w and t
Friedman chi-squared = 0.3333, df = 1, p-value = 0.5637

现在，为了简单起见，假设我们有 3 个变量要在循环中测试而不是 x：

（对于这个例子我每次都会使用x变量，因为它是一个演示）

myvariables <- c('x','x','x')  #this is your vector with all of the variables you will use

for ( i in myvariables) {  #and this block is the loop
  formula_text <- sprintf('%s ~ w | t', i) #writes the formula as text
  a <- as.formula(formula_text) #converts text to formula
  print(friedman.test(a, data = wb)) #runs as wanted!
}

上述循环的输出：

    Friedman rank sum test

data:  x and w and t
Friedman chi-squared = 0.3333, df = 1, p-value = 0.5637


    Friedman rank sum test

data:  x and w and t
Friedman chi-squared = 0.3333, df = 1, p-value = 0.5637


    Friedman rank sum test

data:  x and w and t
Friedman chi-squared = 0.3333, df = 1, p-value = 0.5637

希望对你有帮助！

【讨论】：

太棒了！谢谢，这正是我想要的。

【解决方案2】：

尝试以下方法：

varnames <- c("Variable1","Variable2")

for (curvar in varnames) {
print(curvar)
print(friedman.test(table1[,curvar] ~ Time | Patient, data=table1)
}

【讨论】：