2

私はこのデータセットを持っています:

    dbppre               dbppost              per1pre           per1post          per2pre       per2post
0.544331824055634   0.426482748529805   1.10388140870983    1.14622255457398    1.007302668 1.489675646
0.44544008292805    0.300746382647025   0.891104906479033   0.876840408251785   0.919450773 0.892276804
0.734783578764543   0.489971007532308   1.02796075709944    0.79655130374748    0.610340504 0.936092006
1.04113077142586    0.386513119551008   0.965359488375859   1.04314173155816    1.122001994 0.638452078
0.333368637355291   0.525460160226716           NA          0.633435747         1.196988457 0.396543005
1.76769244892893    0.726077921840058   1.08060419667991    0.974269083108835   1.245643507 1.292857474
1.41486783                  NA          0.910710353033318   1.03435985624106    0.959985314 1.244732938
1.01932795229362    0.624195252685448   1.27809687379565    1.59656046306852    1.076534265 0.848544508
1.3919315726037     0.728230610741795   0.817900465495852   1.24505216554384    0.796182044 1.47318564
1.48912544220417    0.897585509143984   0.878534099910696   1.12148645028777    1.096723799 1.312244217
1.56801709691326    0.816474814896344   1.13655475536592    1.01299018097117    1.226607978 0.863016615
1.34144721808244    0.596169010679233   1.889775937                 NA          1.094095173 1.515202105
1.17409999971024    0.626873517936125   0.912837009713984   0.814632450682884   0.898149331 0.887216585
1.06862027138743    0.427855128881696   0.727537839417515   1.15967069522768    0.98168375  1.407271061
1.50406121956726    0.507362673558659   1.780752715         0.658835953         2.008229626 1.231869338
1.44980944220763    0.620658801480513   0.885827192590202   0.651268425772394   1.067548223 0.994736445
1.27975202574336    0.877955236879164   0.595981804265367   0.56002696152466    0.770642278 0.519875921
0.675518080750329   0.38478948746306    0.822745530980815   0.796051785239611   1.16899539  1.16658889
0.839686262472682   0.481534573379965   0.632380676760052   0.656052506855686   0.796504954 1.035781891
.
.
.

ご覧のとおり、遺伝子発現データには複数の定量的変数があり、各遺伝子は治療前と治療後に 2 回測定され、変数の一部に欠損値があります。

各行は 1 人の個人に対応し、2 つのグループ (0 = コントロール、1 = 実際に処理) に分けられます。

相関を作成したいと思います（正規性に応じてスピアマンまたはピアソンですが、グループごとに、相関値とp値の有意性を取得し、NAを避けます。

出来ますか？

2 つの変数を比較する関数を実装する方法は知ってcor.test()いますが、この関数内にグループを考慮に入れる変数が見つかりませんでした。

グループごとにそうするライブラリも発見plyrしdata.tableましたが、それらはp値なしで相関値のみを返し、NAを含む変数の言葉にすることができませんでした。

提案？

4

1 に答える 1

0

Hmiscパッケージを使用できます。

library(Hmisc)
set.seed(10)
dt<-matrix(rnorm(100),5,5) #create matrix

dt[1,1]<-NA #introduce NAs
dt[2,4]<-NA #introduce NAs

cors<-rcorr(dt, type="spearman") #spearman correlation
corp<-rcorr(dt, type="pearson") #pearson correlation

> corspear
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]  1.0  0.4  0.2  0.5 -0.4
[2,]  0.4  1.0  0.1 -0.4  0.8
[3,]  0.2  0.1  1.0  0.4  0.1
[4,]  0.5 -0.4  0.4  1.0 -0.8
[5,] -0.4  0.8  0.1 -0.8  1.0

n
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    4    4    4    3    4
[2,]    4    5    5    4    5
[3,]    4    5    5    4    5
[4,]    3    4    4    4    4
[5,]    4    5    5    4    5

P
     [,1]   [,2]   [,3]   [,4]   [,5]  
[1,]        0.6000 0.8000 0.6667 0.6000
[2,] 0.6000        0.8729 0.6000 0.1041
[3,] 0.8000 0.8729        0.6000 0.8729
[4,] 0.6667 0.6000 0.6000        0.2000
[5,] 0.6000 0.1041 0.8729 0.2000

詳細については、ヘルプ セクションを参照してください。?rcorr

rcorr は、要素 r (相関の行列)、n (変数の各ペアの分析に使用される観測数の行列)、および P (漸近的な P 値) を含むリストを返します。非欠損値が 2 つ未満のペアの r 値は NA に設定されます。

于 2017-01-17T11:46:37.370 に答える