在for循环中执行多个Kruskal测试

kx5bkwkv 于 11个月前发布在其他

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我想对多个变量执行kruskal_test。我已经能够用anova测试做到这一点，如下所示：

vars = c("Sepal.Length" , "Sepal.Width" ,"Petal.Length" ,  "Petal.Width")

for (i in vars) {
  
  f <- reformulate(paste(i,'~Species'))
  test = aov(data = iris, f )
  
  print(i)
  print(summary(test))

字符串
但我似乎不能对rstatix::kruskal_test或kruskal.test使用相同的方法：

for (i in vars) {
  
  f <- reformulate(paste(i,'~Species'))
  test = kruskal.test(data = iris,formula= f )
  test = kruskal_test(data = iris,formula= f )
  print(i)
  print(summary(test))
  
}

型
在kruskal.test.default（data = iris，formula = f）中出现错误：参数“x”丢失，没有默认值
或
kruskal.test.formula（formula，data = data，...）中的错误：'formula'缺失或不正确

r

来源：https://stackoverflow.com/questions/77457253/perform-multiple-kruskal-tests-in-for-loop

1条答案

按热度按时间

but5z9lq1#

在aov中你需要这样的公式，

> reformulate(paste('Petal.Width','~Species'))
~(Petal.Width ~ Species)

字符串
而在kruskal.test中

> reformulate('Petal.Width', 'Species')
Species ~ Petal.Width

型
泛型函数在其方法调度机制中似乎有一个意想不到的问题，表明其方法选择过程中可能存在错误（R 4.3.2）。尽管参数被命名，但顺序很重要（默认顺序是kruskal.test(formula, data)，我们有kruskal.test(data, formula)）：

> kruskal.test(formula=Petal.Width ~ Species, data=iris)

    Kruskal-Wallis rank sum test

data:  Petal.Width by Species
Kruskal-Wallis chi-squared = 131.19, df = 2, p-value < 2.2e-16

型
然而：

> kruskal.test(data=iris, formula=Petal.Width ~ Species)
Error in kruskal.test.default(data = iris, formula = Petal.Width ~ Species) : 
  argument "x" is missing, with no default

型
如果你直接使用这个方法，

> for (i in vars) {
+   f <- reformulate(i, 'Species')
+   test <- stats:::kruskal.test.formula(data=iris, formula=f)
+   print(test)
+ }

    Kruskal-Wallis rank sum test

data:  Species by Sepal.Length
Kruskal-Wallis chi-squared = 107.29, df = 34, p-value = 1.596e-09

    Kruskal-Wallis rank sum test

data:  Species by Sepal.Width
Kruskal-Wallis chi-squared = 47.879, df = 22, p-value = 0.001125
...

型
最好使用**lapply**：

> lapply(vars, \(v) stats:::kruskal.test.formula(data=iris, formula=reformulate(v, 'Species')))
[[1]]

    Kruskal-Wallis rank sum test

data:  Species by Sepal.Length
Kruskal-Wallis chi-squared = 107.29, df = 34, p-value = 1.596e-09

[[2]]

    Kruskal-Wallis rank sum test

data:  Species by Sepal.Width
Kruskal-Wallis chi-squared = 47.879, df = 22, p-value = 0.001125
...

型

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