4

我的数据框如下所示：

595.00000    18696      984.00200     32185    Group1  
935.00000    18356      1589.00000    31580    Group2            
40.00010     19251      73.00000      33096    Group3            
1058.00000   18233      1930.00000    31239    Group4                
19.00000     19272      27.00000      33142    Group5            
1225.00000   18066      2149.00000    31020    Group6  
....

对于我想做的每组Fisher精确检验。 

table <- matrix(c(595.00000, 984.00200, 18696, 32185), ncol=2, byrow=T)  
Group1 <- Fisher.test(table, alternative="greater")

尝试使用以下方法遍历数据框： 

for (i in 1:nrow(data.frame))  
 {  
 table= matrix(c(data.frame$V1, data.frame$V2, data.frame$V3, data.frame$V4), ncol=2, byrow=T)    
fisher.test(table, alternative="greater")  
}

但收到错误消息 

Error in fisher.test(table, alternative = "greater") :  
FEXACT error 40.  
Out of workspace.  
In addition: Warning message:  
In fisher.test(table, alternative = "greater")  :  
'x' has been rounded to integer: Mean relative difference: 2.123828e-06

我该如何解决这个问题，或者用另一种方式循环数据？

4

1 回答 1

5

你的第一个错误是：Out of workspace

?fisher.test
fisher.test(x, y = NULL, workspace = 200000, hybrid = FALSE,
        control = list(), or = 1, alternative = "two.sided",
        conf.int = TRUE, conf.level = 0.95,
        simulate.p.value = FALSE, B = 2000)

您应该尝试增加workspace（默认 = 2e5）。

但是，这发生在您的情况下，因为您拥有非常巨大的价值。根据经验，如果矩阵的所有元素 > 5（或者在您的情况下为 10，因为 df = 1），那么您可以使用chisq.test. 对于您的情况，我认为您应该使用chisq.test.

发生这种warning message情况是因为您的值不是整数（595.000）等。因此，如果您真的想fisher.test递归使用 a ，请执行此操作（假设您的数据在df并且是 a data.frame：

# fisher.test with bigger workspace
apply(as.matrix(df[,1:4]), 1, function(x) 
         fisher.test(matrix(round(x), ncol=2), workspace=1e9)$p.value)

或者，如果您宁愿用 a 代替chisq.test（我认为您应该用这些巨大的值来获得性能增益，而 p 值没有显着差异）：

apply(as.matrix(df[,1:4]), 1, function(x) 
         chisq.test(matrix(round(x), ncol=2))$p.value)

这将提取 p 值。

编辑 1：我刚刚注意到您使用one-sided Fisher's exact test. 也许您应该继续使用具有更大工作空间的 Fisher 检验，因为我不确定是否有独立性的单边卡方检验，因为它已经从right-tail概率中计算出来（并且您不能将 p 值除以 2 作为它的不对称）。

编辑 2：由于您需要具有 p 值的组名并且您已经有一个 data.frame，我建议您使用data.table包如下：

# example data
set.seed(45)
df <- as.data.frame(matrix(sample(10:200, 20), ncol=4))
df$grp <- paste0("group", 1:nrow(df))
# load package
require(data.table)
dt <- data.table(df, key="grp")
dt[, p.val := fisher.test(matrix(c(V1, V2, V3, V4), ncol=2), 
                workspace=1e9)$p.value, by=grp]
> dt
#     V1  V2  V3  V4    grp        p.val
# 1: 130  65  76  82 group1 5.086256e-04
# 2:  70  52 168 178 group2 1.139934e-01
# 3:  55 112 195  34 group3 7.161604e-27
# 4:  81  43  91  80 group4 4.229546e-02
# 5:  75  10  86  50 group5 4.212769e-05
于 2013-01-24T10:13:22.443 回答