R 如何对表进行子集划分并使用值进行统计计算

我有一个数据框，看起来像这样：

表1

对于每一行，我想使用需要2x2表的

fisher.test（）

函数计算优势比和95%置信区间。当我手动提供数字来进行测试时，它运行良好：

fisher.test（矩阵（c（17，116，78，141），ncol=2，byrow=TRUE））

但是当我做fisher.test（矩阵（c（表1[1,2:5]），ncol=2，byrow=T））时，它给了我这个错误：

“x”的所有条目必须是非负且有限的

---

请说明我做错了什么

您没有向函数传递正确的输入。当你这样做的时候，它工作得很好。例如：

dat <- read.table(text="SNo. C1   C2 C3  C4 C5  
1. A*01   17 116 78 141
2. A*02   30 1   65 256",header=TRUE)

apply(
  dat[-(1:2)],
  1,
  function(x) fisher.test(matrix(x,nrow=2,byrow=TRUE)) 
)

#[[1]]
#
#        Fisher's Exact Test for Count Data
#...
#odds ratio 
# 0.2658521 
#
#
#[[2]]
#
#        Fisher's Exact Test for Count Data
#...
#odds ratio 
#  116.4649 

---

dat您没有向函数传递正确的输入。当你这样做的时候，它工作得很好。例如：

dat <- read.table(text="SNo. C1   C2 C3  C4 C5  
1. A*01   17 116 78 141
2. A*02   30 1   65 256",header=TRUE)

apply(
  dat[-(1:2)],
  1,
  function(x) fisher.test(matrix(x,nrow=2,byrow=TRUE)) 
)

#[[1]]
#
#        Fisher's Exact Test for Count Data
#...
#odds ratio 
# 0.2658521 
#
#
#[[2]]
#
#        Fisher's Exact Test for Count Data
#...
#odds ratio 
#  116.4649 

dat检查
c（表1[1,2:5]）
product.检查
c（表1[1,2:5]）
product.打败我！：）回答得好。打败我！：）回答得好。