R：多次弗裏德曼測試

Question

多次執行相同測試時出現小問題。

我正在使用friedman.test來測試配對樣本的變化。該函數本身不會產生問題，我對使用腳本每一列的預期結果：

friedman.test(Variable ~ Time | Patient, data=table1) 

但是我已經爲每個患者測量（在幾個時間點）的幾個變量。我可以使用上面的腳本對每個變量進行一次測試，但是我想按順序並自動地對所選的一組變量進行測試。我嘗試在矢量或列表中輸入想要測試的變量，並使用vector/list作爲「變量」參數，但它沒有奏效。

有人可以指出我正確的方向爲這種類型的循環？

謝謝！ Seb

Answer 1

函數as.formula()是這個關鍵。我將用一個小例子來解釋。

從內置的warpbreaks數據集（見?friedman.test）：

wb <- aggregate(warpbreaks$breaks, 
       by = list(w = warpbreaks$wool, 
          t = warpbreaks$tension), 
       FUN = mean) 

> friedman.test(x ~ w | t, data = wb) 

    Friedman rank sum test 

data: x and w and t 
Friedman chi-squared = 0.3333, df = 1, p-value = 0.5637 

現在讓我們假設的，我們有，我們希望在一個循環，而不是X測試3個變量簡單：

（在這個例子中我將使用x變量每次，因爲它是一個示範）從上述環

myvariables <- c('x','x','x') #this is your vector with all of the variables you will use 

for (i in myvariables) { #and this block is the loop 
    formula_text <- sprintf('%s ~ w | t', i) #writes the formula as text 
    a <- as.formula(formula_text) #converts text to formula 
    print(friedman.test(a, data = wb)) #runs as wanted! 
} 

輸出：

Friedman rank sum test 

data: x and w and t 
Friedman chi-squared = 0.3333, df = 1, p-value = 0.5637 


    Friedman rank sum test 

data: x and w and t 
Friedman chi-squared = 0.3333, df = 1, p-value = 0.5637 


    Friedman rank sum test 

data: x and w and t 
Friedman chi-squared = 0.3333, df = 1, p-value = 0.5637 

希望它有幫助！

Answer 2

嘗試以下操作：

varnames <- c("Variable1","Variable2") 

for (curvar in varnames) { 
print(curvar) 
print(friedman.test(table1[,curvar] ~ Time | Patient, data=table1) 
}