循环的单向方差分析：如何通过数据框的多列启动

Posted 2023-02-14

【中文标题】循环的单向方差分析：如何通过数据框的多列启动

【英文标题】：One-way ANOVA for loop: how do I initiate through multiple colums of a dataframe

【发布时间】：2022-01-17 01:40:08

【问题描述】：

我想运行 1000 多个不同的单向方差分析

我想看看单个 mirroRNA 的读取次数是否在四个不同组之间发生变化。我希望从 1000 多个 miRNA 中的每一个中提取。

我的 tibble 数据框如下所示：

我有 4 个组（YC、OC、YH、OH），每列都有不同的 miRNA。

enter image description here 我尝试了一个 for 循环，我希望 R 通过该循环遍历 miRNA 的名称，然后总结 ANOVA 表和 TukeyHSD 测试：

    for(i in 2:ncol(test))
column<-names(test[i])AVz<-summary(aov(test[,i]~Group,data = 
test))tk<-TukeyHSD((aov(test[,i]~Group,data = 
test)))print(column)print(AVz)print(tk)

但这不起作用：

Error: unexpected symbol in "for(i in 2:ncol(test))column<-names(test[i])AVz"

【问题讨论】：

我认为你不能在这里应用方差分析，因为 miRNA 计数通常不是正态分布的。您对计数使用了哪种标准化方法？

【参考方案1】：

如果你想运行aov，你可以使用cbind

 formula <- as.formula(paste0("cbind(", paste(names(iris)[-5], collapse = ","), ") ~ Species"))
    
    fit <- aov(formula, data=iris)
    summary(fit)

Response Sepal.Length :
             Df Sum Sq Mean Sq F value    Pr(>F)    
Species       2 63.212  31.606  119.26 < 2.2e-16 ***
Residuals   147 38.956   0.265                      
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

 Response Sepal.Width :
             Df Sum Sq Mean Sq F value    Pr(>F)    
Species       2 11.345  5.6725   49.16 < 2.2e-16 ***
Residuals   147 16.962  0.1154                      
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

 Response Petal.Length :
             Df Sum Sq Mean Sq F value    Pr(>F)    
Species       2 437.10 218.551  1180.2 < 2.2e-16 ***
Residuals   147  27.22   0.185                      
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

 Response Petal.Width :
             Df Sum Sq Mean Sq F value    Pr(>F)    
Species       2 80.413  40.207  960.01 < 2.2e-16 ***
Residuals   147  6.157   0.042                      
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1