異なる処理後の遺伝子発現を比較する必要がある数千のサンプルを含む csv があります。
ID U1 U2 U3 H1 H2 H3
1 5.95918 6.07211 6.01437 5.89113 5.89776 5.95443
2 6.56789 5.98897 6.67844 5.78987 6.01789 6.12789
..
Mann Whitneyの u 検定を行うように依頼されましたが、これを使用すると R から結果が得られます。
results <- apply(data,1,function(x){wilcox.test(x[1:3],x[4:6])$pvalue})
ただし、0.1 や 0.5 などの値しか取得できません。
追加するalternative ="greater"と、0.35000 または 0.05000 のような値が得られ、いくつかのサンプルでは 0.14314 のような pvalue が得られました (これは私が問題ない値です)。ですから、なぜ R がこのような奇妙な pvalue (0.35000,..) を与えているのか、それを修正して「通常の」pvalue を取得する方法を知りたいと思っています。