通過循環迭代單向方差分析會在R中引發錯誤

Question

我試圖遍歷大型數據框[5413列]，並在每列上運行ANOVA，但是嘗試這樣做時出現錯誤。

我想將ANOVA中的P值寫入包含列標題的數據框中的新行。 但是由於我目前的知識有限，我正在將P值輸出寫入可以在bash中解析的文件中。

這是數據的示例布局：

data()
Name, Group, aaaA, aaaE, bbbR, cccD
Apple, Fruit, 1.23, 0.45, 0.3, 1.1
Banana, Fruit, 0.54, 0.12, 2.0, 1.32
Carrot, Vegetable, 0.01, 0.05, 0.45, 0.9
Pear, Fruit, 0.1, 0.2, 0.1, 0.3
Fox, Animal, 1.0, 0.9, 1.2, 0.8
Dog, Animal, 1.2, 1.1, 0.8, 0.7

這是dput的輸出：

structure(list(Name = structure(c(1L, 2L, 3L, 6L, 5L, 4L), .Label = c("Apple", 
"Banana", "Carrot", "Dog", "Fox", "Pear"), class = "factor"), 
    Group = structure(c(2L, 2L, 3L, 2L, 1L, 1L), .Label = c(" Animal", 
    " Fruit", " Vegetable"), class = "factor"), aaaA = c(1.23, 
    0.54, 0.01, 0.1, 1, 1.2), aaaE = c(0.45, 0.12, 0.05, 0.2, 
    0.9, 1.1), bbbR = c(0.3, 2, 0.45, 0.1, 1.2, 0.8), cccD = c(1.1, 
    1.32, 0.9, 0.3, 0.8, 0.7)), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))

為了獲得成功的輸出，我要做：

summary(aov(aaaA ~ Group, data=data))[[1]][["Pr(>F)"]]

然后，我嘗試在一個循環中實現它：

for(i in names(data[3:6])){
out <- summary(aov(i ~ Group, data=data))[[1]][["Pr(>F)"]]
write.csv(out, i)}

返回錯誤：

Error in model.frame.default(formula = i ~ Group, data = test, drop.unused.levels = TRUE) : 
variable lengths differ (found for 'Group')

任何人都可以幫助解決錯誤或實施每列方差分析嗎？

Answer 1

我們可以執行以下操作，然后獲取p值：

to_use<-setdiff(names(df),"aaaA")
lapply(to_use,function(x) summary(do.call(aov,list(as.formula(paste("aaaA","~",x)),
                                           data=df))))

這給您：

[[1]]
            Df Sum Sq Mean Sq
Name         5   1.48   0.296

[[2]]
            Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Group        2 0.8113  0.4057   1.819  0.304
Residuals    3 0.6689  0.2230               

[[3]]
            Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)  
aaaE         1 0.9286  0.9286   6.733 0.0604 .
Residuals    4 0.5516  0.1379                 
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

[[4]]
            Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
bbbR         1  0.043  0.0430    0.12  0.747
Residuals    4  1.437  0.3593               

[[5]]
            Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
cccD         1 0.1129  0.1129    0.33  0.596
Residuals    4 1.3673  0.3418