对R中每一列的矩阵行执行成对统计检验

Question

我有以下数据：

dat <- lapply(1:84, function(l) rnorm(20) )
mat <- matrix(dat, nrow=6, ncol=14)

对于每列，我现在要在行的每个成对组合之间执行配对统计检验。 什么是矢量化程度最高，因而有效的方法，以便我可以为每一列提取一个p值矩阵？

另外，显示或可视化成对的P值的最佳方法是什么？ 矩阵？ 如果是这样，将有36-15个冗余单元。 也许有更好的方法？

Answer 1

set.seed(42)

mat <- matrix(rnorm(84), nrow=6, ncol=14)

res <- combn(seq_len(ncol(mat)), 2, FUN=function(ind) {
  res <- wilcox.test(mat[,ind[1]], mat[,ind[2]], paired=TRUE)$p.value
  c(ind,res)
})

res <- as.data.frame(t(res))
names(res) <- c("i", "j", "p")

#adjust p-values for multiple-testing, e.g., adjusting false discovery rate
res$p <- p.adjust(res$p, method="fdr")

library(ggplot2)
ggplot(res, aes(y=i, x=j, fill=p)) + geom_tile()