R 中 t.test 的均值/pvalue 表

Question

有没有办法从 t.test output 中提取平均值和 p 值并创建一个包含特征、平均值和 p 值的表？ 假设有 10 列通过 t.test，这意味着有 10 个均值和 10 个 p 值。 我怎样才能创建一个只显示那些特定项目的表格？

这是一个例子：数据（虹膜）：

    a.   b.  c.  d.   e. 
1   5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2   4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3   4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4   4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5   5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6   5.4 3.9 1.7 0.4 setosa

t.test(a)
t.test(b) #...ect we obtain the mean and p-value. 

这是我正在寻找的 output：

feature mean p-val
col1  0.01 0.95
col2  0.01 0.95
.
.
.
coln

希望这是有道理的！

Answer 1

以 iris 内置数据集为例

sapply(iris[, 1:4], function(i){
  t.test(i)[c(5,3)]
})

sapply() function 迭代地执行自定义 function - 它对变量执行 t 检验并返回估计值和 p 值 - 通过 iris 的第 1 到 4 列。

不过要注意多次测试...

Answer 2

我们可以做这样的事情。 这里有一个 3 列 a 分组列的示例数据集。

#example dataset
df <- mtcars %>% 
  mutate(vs = factor(vs)) %>% 
  select(mpg, disp, hp, vs)


means = colMeans(df[sapply(df, is.numeric)])

p.value= sapply(df[,1:3], function(i) t.test(i ~ df$vs)$p.value)


rbind(means, p.value)

                 mpg         disp           hp
means   2.009062e+01 2.307219e+02 1.466875e+02
p.value 1.098368e-04 2.476526e-06 1.819806e-06