获得具有两个变量和多个行名称的p值

Question

如果您能帮助我从这个简单的data.frame中测量p值，我就徘徊了。我的数据帧称为（my_data）。通过查看它，您可以看到我正在比较的相似值：

my_data <- read.csv("densityleftOK.csv", stringsAsFactors = FALSE [c(1,2,3),]

      P1    P2   P3  P4  P5   T1  T2  T3  T4  T5  T6
A     1008 1425 869 1205 954  797 722 471 435 628 925
B      550  443 317  477 337  383  54 111  27 239 379
C      483  574 597  375 593  553 249 325 238 354 411

因此，我想通过比较安慰剂与治疗样品来获得每一行的单个p值。如果您不介意，我也想同时获得安慰剂（P）和已治疗（T）之间的标准差。

感谢您的帮助。谢谢

Answer 1

[您可以尝试如下操作，将数据转换为长格式，按ID分组，引入分组矢量（“ P”或“ T”），然后在t.test上使用整洁的格式将其包装在表格中格式：

library(broom)
library(tidyr)
library(dplyr)
library(tibble)

data = read.table(text="P1    P2   P3  P4  P5   T1  T2  T3  T4  T5  T6
A     1008 1425 869 1205 954  797 722 471 435 628 925
B      550  443 317  477 337  383  54 111  27 239 379
C      483  574 597  375 593  553 249 325 238 354 411",header=TRUE,row.names=1)

res = data %>% 
rownames_to_column("id") %>% 
pivot_longer(-id) %>% 
mutate(grp=sub("[0-9]","",name)) %>% 
group_by(id) %>% 
do(tidy(t.test(value ~ grp,data=.))) %>%
select(c(id,estimate,estimate1,estimate2,statistic,p.value)) %>%
mutate(stderr = estimate/statistic)

# A tibble: 3 x 7
# Groups:   id [3]
  id    estimate estimate1 estimate2 statistic p.value stderr
  <chr>    <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>   <dbl>  <dbl>
1 A         429.     1092.      663       3.40 0.00950  126. 
2 B         226.      425.      199.      2.89 0.0192    78.2
3 C         169.      524.      355       2.65 0.0266    64.0