執行成對統計檢驗對每個列的矩陣的行中的R

Question

我有以下數據：

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

對於每一列，我現在要行中的每個成對組合之間執行配對統計檢驗。什麼是最矢量化的，因此是有效的方法，以便我可以爲每列提取一個p值矩陣？

此外，顯示或可視化結果成對的P值的最佳方法是什麼？矩陣？如果是這樣，將會有36-15個單元是多餘的。也許有更好的辦法？

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()