対応のある t 検定を実施し、得られたメチル化データの p 値を生成しようとしています。
データは 6 列です。治療前の各患者に 3 つ、治療後の各患者に 3 つです。遺伝子ごとに 1 つの行 (数千) があり、値の範囲は [0,1] です。
行ごとに t 検定を実行し、最終的に遺伝子ごとに 1 つの p 値を生成したいと思います。この対応のある t 検定では、[1,1] に値があり、[1,4] と、[1,2] と [1,5]、[1,3] と [1] が対になっています。 、6]。
これは厳密には配列データではないため、limma パッケージは使用したくありません。非配列データに limma を使用できますか?
各 t 検定を実行し、結果の p 値を生成するにはどうすればよいですか?
以下は私が現在実行しているものですが、R は "Error in t.test.default(cg.t[i, c(1, 3, 5)], cg.t[i, c(2, 4, 6) )]) : 「x」観測が不十分です"
pValue <- numeric(0)
for(i in seq(nrow(df)))
pValue <- c(pValue,
t.test(df[i,c(1,3,5)],
df[i,c(2,4,6)])$p.value)
私はRで働いて1年目の初心者の生物統計学者であるため、私の素朴さを許してください。あなたの助けに感謝します。