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我执行了 wilcox 测试，现在我想将 p.value 提取到列表或矩阵中。 

DF <- data.frame(A1=sample(1:9, 10, T),
                     A2=sample(1:9, 10, T),
                     A3=sample(1:9, 10, T),
                     B1=sample(1:9, 10, T),
                     B2=sample(1:9, 10, T),
                     B3=sample(1:9, 10, T))


sampA <- DF[,grep('A', names(DF))]  # Sample with columns A
sampB <- DF[,grep('B', names(DF))]  # Sample with columns B


lapply(1:nrow(DF), function(i){
  wilcox.test(as.numeric(sampA[i,]), as.numeric(sampB[i,]), exact=FALSE )
})

我对每一行的 wilcox 测试的结果如下所示：我想知道如何获取列表或矩阵中的 p.value 以导出到 excel 文件？[[1]]

    Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data:  as.numeric(sampA[i, ]) and as.numeric(sampB[i, ]) 
W = 3, p-value = 0.6579
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0 


[[2]]

    Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data:  as.numeric(sampA[i, ]) and as.numeric(sampB[i, ]) 
W = 0, p-value = 0.0722
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0 


[[3]]

    Wilcoxon rank sum test with continuity correction

data:  as.numeric(sampA[i, ]) and as.numeric(sampB[i, ]) 
W = 6, p-value = 0.6579
alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0
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2 回答 2

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只需添加$p.value以从您的对象中提取您的 p.value wilcox.test：

lapply(1:nrow(DF), function(i){
  wilcox.test(as.numeric(sampA[i,]), as.numeric(sampB[i,]), exact=FALSE )$p.value
})

这使 ：

[[1]]
[1] 1

[[2]]
[1] 1

[[3]]
[1] 0.8247781

[[4]]
[1] 0.8247781

通过使用sapply而不是 lapply你会得到一个向量而不是一个列表，这可能更容易操作。

sapply(1:nrow(DF), function(i){
  wilcox.test(as.numeric(sampA[i,]), as.numeric(sampB[i,]), exact=FALSE )$p.value
}) 

# [1] 1.0000000 1.0000000 0.8247781 0.8247781 0.0765225 0.8247781 1.0000000
# [8] 0.8247781 0.2682859 0.0765225
于 2013-03-26T14:43:57.733 回答
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使用sapply和引用 p.value 名称...

sapply(1:nrow(DF), function(i){wilcox.test(as.numeric(sampA[i,]), as.numeric(sampB[i,]), exact=FALSE )$p.value})

#[1] 0.8247781 0.0765225 0.8247781 1.0000000 0.2682859 0.6625206 1.0000000
#[8] 0.1211833 0.5065552 0.8247781

这将返回一个向量而不是一个列表（我通常发现向量更容易处理，例如因为你不能使用索引列表mylist[[1:5]]，但你可以这样做myvector[1:5]，但这是个人喜好

于 2013-03-26T14:45:00.197 回答