使用 dplyr::mutate 对数据帧进行 Fisher 的测试统计

Posted 2023-03-24

【中文标题】使用 dplyr::mutate 对数据帧进行 Fisher 的测试统计

【英文标题】：fisher's test stat on data frame using dplyr::mutate

【发布时间】：2015-05-12 01:48:12

【问题描述】：

如何从 R 中的测试中获取测试统计信息，例如'fisher.test()' 当使用选定的列应用于整个数据框时。我知道如何手动操作，例如获取 p.value：

fisher.test(matrix(c(9,0,1,1),ncol=2))$p.value

给予：

[1] 0.1818182

我需要在数据框上从 fisher.test() 获取 p.value 和估计值，然后看着 this SE question 我受到启发，制作了这样的函数：

fisher <- function(a,b,c,d)
  data <- matrix(c(a,b,c,d),ncol=2)
  c(p = fisher.test(data)$p.value,
    OR = fisher.test(data)$estimate)

这也适用于：

fisher(9,0,1,1)[[1]]

并给我与上面相同的内容。 但是，如何让它在 data.frame 上工作，例如使用 mutate 添加一个名为“p”的列？

require(plyr)
require(dplyr)
data <- 
  data.frame(v1=c(9,10,2,2),
             v2=c(0,8,0,0),
             v3=c(1,1,0,9),
             v4=c(1,2,3,4))
data %>%
mutate(p=fisher(v1,v2,v3,v4)[[1]])

不起作用（它为所有行提供相同的值）。我需要以某种方式“申请”还是可以通过dplyr::do 完成？

【问题讨论】：

您要对什么进行测试？ v1 与 v2？ v1 + v2 与 v3 + v4？所有组合？

我猜应该是 v1 + v2 vs. v3 + v4

【参考方案1】：

像这样使用“rowwise()”：

fisher <- function(a,b,c,d)
  data <- matrix(c(a,b,c,d),ncol=2)
  c(p = fisher.test(data)$p.value,
    OR = fisher.test(data)$estimate)

data %>%
  rowwise()%>%
  mutate(p=fisher(v1,v2,v3,v4)[[1]],
         OR=fisher(v1,v2,v3,v4)[[2]])

并且 - 从上面的数据 - 我们得到：

  v1 v2 v3 v4         p       OR
1  9  0  1  1 0.1818182      Inf
2 10  8  1  2 0.5864662 2.394164
3  2  0  0  3 0.1000000      Inf
4  2  0  9  4 1.0000000      Inf