R 当Wilcoxon测试返回一些0 p值时，该怎么办？

我在一个大列表中使用R执行Wilcoxon测试（包含86个数据帧，行数和值数可变）。我不明白为什么在p值<10^-307之后，它返回一些p值=0，然后返回“正常”值。 这种情况发生在行数非常多（约4000行或更多）的数据帧中，但不发生在约1000行的数据帧中。 我是否得到了错误的脚本，或者是否可能得到0值？如果是的话，有没有特别的方法来解释它们

我在这里报告我的脚本：

for (i in 1 : length(List)) {   
    for(j in 2 : (nrow(List[[i]]) - 1)){
        divider <- (List[[i]][j,2])
        ValueInfe <- List[[i]][List[[i]][,2] < divider ,]
        ValueSupUgu <- List[[i]][List[[i]][,2] >= divider ,]
        if(j == 2){Num_ValoreInfe <- as.numeric(ValoreInfe[2])}
        if(j!= 2){Num_ValoreInfe <- as.numeric(ValoreInfe[,2])}
        Num_ValoreSupUgu <- as.numeric(ValoreSupUgu[,2])
        b <- wilcox.test(Num_ValoreInfe, Num_ValoreSupUgu)
        List2.0[[i]][j,3] <- b$p.value
    }

---

通常情况下，R能与零区分的最小数字约为1e-308（即10^（-308））——具体而言，

.Machine$double.xmin

=2.225074e-308。更准确地说，R可以处理稍小的值：

？机器说：

请注意，在大多数平台上，正值小于
可能出现“.Machine$double.xmin”。在典型的R平台上
最小的正双精度约为“5e-324”

如果你想处理比这个小的数字，你必须做一些聪明的事情，比如记录它们的对数（
log（.Machine$double.xmin）
is-708，这样你就可以很容易地记录小得多的数字）。R中的一些p值计算允许您检索log-p值而不是p值，但是Wilcoxon测试没有这样的功能

如果你非常需要的话，也许可以从头开始建立这样的能力，但研究人员通常只把这样的p值视为“非常小”；你可以说“我想象这可能是一个近似问题。但是为了消除任何疑问，我创建了一个值为1e-311的向量，奇怪的是它读得正确（所以它不近似于0）。也许r可以读这么小的值​​仅适用于向量，而不适用于数据帧？R可以处理稍小的值：尝试
10^（-301:-350）
（在到达1e-324之前，这些值实际上不会下溢到零）。从技术上讲，
.Machine$double.xmin
给出的值是“最小的非零规范化浮点数”“我必须深入到更多的技术细节来解释为什么我们可以降低一点。但是定性的想法是一样的。（参见编辑）不幸的是，我想我需要log p值。您能告诉我如何设置脚本以获取它吗？您可以在此处看到计算p值的代码：。此代码调用
pwilcox（）
函数，该函数具有
log.p
参数。因此，如果提取测试统计数据并调用
pwilcox（…，log.p=TRUE）
，则可以获得log-p值…请参阅编辑。对于这样极端的样本量，我们需要的是近似值，而不是精确的p值。。。
0.000000e+00
8.343024e-02
1.435822e-02
2.716505e-03
5.370877e-04
1.089895e-04
2.250558e-05
4.706192e-06
9.936437e-07
2.114061e-07
4.526195e-08
9.741929e-09
2.106339e-09
4.572291e-10
9.960156e-11
9.960156e-11
[...]
0
0
0
0
0
[...]
2.114061e-07
9.936437e-07
4.706192e-06
2.250558e-05
1.089895e-04
5.370877e-04
2.716505e-03
1.435822e-02
0.000000e+00