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作为示例数据集

example.df <- data.frame( 
species = sample(c("primate", "non-primate"), 50, replace = TRUE),
treated = sample(c("Yes", "No"), 50, replace = TRUE), 
gender = sample(c("male", "female"), 50, replace = TRUE), 
var1 = rnorm(50, 100, 5), var2=rnorm(50, 10,5), var3 = rnorm (50, 25, 5))

我试图pairw.kw从asbio包中使用按变量分组后计算邓恩测试 P 值。

by(example.df,example.df$treated, function(X) pairw.kw(X$var1, X$species, conf = 0.95))

返回一个有效的结果。

如何修改此代码（或其他方式）以循环其他数字变量（我的实际数据集中有 23 个）？

编辑：我使用以下代码根据下面@jay.sf 的出色答案来解决我的问题。

vars <- colnames(select_if(example.df, is.numeric))
res <- by(example.df, example.df$treated, simplify = FALSE, function(X) sapply(vars, simplify = FALSE, USE.NAMES = TRUE, function(i) pairw.kw(X[[i]], X$species, conf = 0.95)))
res_summary <- res %>% map_depth(2, "summary")
res_summary.df <- do.call(rbind, lapply(sapply(res_summary, `[`, simplify = FALSE, USE.NAMES = TRUE), data.frame))

这将转换我唯一需要的摘要对象，res并将其转换为易于使用的数据框。

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您可以只构建一个sapply()遍历各种变量的循环。首先，我们需要一个包含数字名称的字符向量。

(vars <- names(example.df)[4:6])
# [1] "var1" "var2" "var3"

现在我们把它放在by(.)

library("asbio")
res <- by(example.df, example.df$treated, function(X) sapply(vars, function(i)
  pairw.kw(X[[i]], X$species, conf = 0.95)))

最后，您可以运行str(res)以查看结果中的内容以及如何访问它。

例如

> res$Yes[[4]]
                                        Diff    Lower   Upper Decision Adj. P-value
Avg.ranknon-primate-Avg.rankprimate -0.19444 -5.55705 5.16817   FTR H0     0.943345
于 2019-03-01T07:30:29.807 回答