如何讓 R 在 ifelse 語句中忽略 NA

Question

我為一些模型輸出創建了一個表，並在 0.05 級別添加了一個顯着性列。

codominant_table$`Significance (Unadjusted)` <- ifelse(codominant_table$`Unadjusted Global p-value` >= 0.05 & !is.na(codominant_table$`Unadjusted Global p-value`), "Not Significant", "Significant")

codominant_table$`Significance (Adjusted)` <- ifelse(codominant_table$`Adjusted Global p-value` >= 0.05  & !is.na(codominant_table$`Adjusted Global p-value`), "Not Significant", "Significant")

出於某種原因，即使我指定了 '!is.na(codominant_table$ Adjusted Global p-value )'，該表仍然認為“NA”值小於 0.05，並將其評為“顯着”。 這是當前表輸出：

如您所見，全局 p 值列中的 NA 被評為“顯着”。 如何讓 R 忽略ifelse語句中的 NA？

Answer 1

條件不是評估您的思維方式。 它應該是“如果 p 值 >= 0.05 或 pvalue 缺失，則‘不重要’否則‘重要’。”

現在你有“如果 pvalue >= 0.05 並且該值沒有丟失，那么'不重要' ELSE '重要'。” 在條件的 >= 部分中，NA 值將評估為 NA（不是 TRUE 或 FALSE），這會打亂您想要進行的比較。

x <- c(1, 0.01, NA)

# Is NOT missing
!is.na(x)
#> [1]  TRUE  TRUE FALSE

# Is greater than 0.05
x > 0.05
#> [1]  TRUE FALSE    NA ## Note result is NA here not FALSE

# "Is not significant" as 
# Is NOT missing AND is greater than 0.05
x
#> [1] 1.00 0.01   NA
!is.na(x) & x > 0.05  ## not what you want
#> [1]  TRUE FALSE FALSE

# "Is not significant" as 
# IS missing OR is greater than 0.05
x
#> [1] 1.00 0.01   NA
is.na(x) | x > 0.05
#> [1]  TRUE FALSE  TRUE