R 将卡方检验结果添加到每行

我感兴趣的是在每一行上生成一个卡方值（X平方和pvalue），并将测试结果附加到单独的列中。我的数据是每行的一个基因，以及两个不同组的突变或正常（野生型）计数。以下是示例数据集的设置：

Genes<-c("GENE_A", "GENE_B","GENE_C")
Group1_Mut<-c(20,10,5)
Group1_WT<-c(40,50,55)
Group2_Mut<-c(10, 30, 10)
Group2_WT<-c(80, 60, 80)
main<-data.frame(Genes,Group1_Mut,Group1_WT,Group2_Mut,Group2_WT)

---

Genes这里的奇怪之处在于，你不是给矩阵一个向量，而是给它一个数据帧

main[1,2:5]
  Group1_Mut Group1_WT Group2_Mut Group2_WT
1         20        40         10        80

因为矩阵中的每个元素都必须具有相同的类型，所以矩阵元素最终都是列表

m <- matrix(main[1,2:5], nrow=2, byrow = TRUE)

class(m)
"matrix"
typeof(m)
"list"

class(m[1, 1])
"list"

这将产生你想要的。
奇怪的是，你没有给矩阵一个向量，而是给它一个数据帧

main[1,2:5]
  Group1_Mut Group1_WT Group2_Mut Group2_WT
1         20        40         10        80

因为矩阵中的每个元素都必须具有相同的类型，所以矩阵元素最终都是列表

m <- matrix(main[1,2:5], nrow=2, byrow = TRUE)

class(m)
"matrix"
typeof(m)
"list"

class(m[1, 1])
"list"

这将产生您想要的结果。
若要查看错误尝试通信的原因，请将您的数据与chisq.test

期望的数据类型进行比较：

dput(matrix(main[1,2:5,drop=T], nrow=2, 2,2))
# structure(list(20, 10, 40, 80), .Dim = c(2L, 2L))
dput(matrix(1:4, nrow=2, 2,2))
# structure(c(1L, 3L, 2L, 4L), .Dim = c(2L, 2L))

一种补救方法是强制将数据放入

数值
向量：

res <- chisq.test(matrix(as.numeric(main[1,2:5]), nrow=2, 2,2))
res
#   Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
# data:  matrix(as.numeric(main[1, 2:5]), nrow = 2, 2, 2)
# X-squared = 9.7656, df = 1, p-value = 0.001778

如果您想将（例如）测试统计数据作为一个数字，您可以执行以下操作：

chisq.statistic <- sapply(seq_len(nrow(main)), function(row) {
  chisq.test(matrix(as.numeric(main[row,2:5]), nrow=2, 2,2))$statistic
})
main$chisq.statistic <- chisq.statistic
main
#    Genes Group1_Mut Group1_WT Group2_Mut Group2_WT chisq.statistic
# 1 GENE_A         20        40         10        80      9.76562500
# 2 GENE_B         10        50         30        60      4.29687500
# 3 GENE_C          5        55         10        80      0.07716049

这个例子展示了一件您可能希望合并到您使用的任何方法中的事情：列的显式命名。也就是说，“2:5”可能会根据您的输入矩阵而变化。
若要查看错误尝试通信的原因，请将您的数据与数据类型进行比较。
chisq.test
期望：

dput(matrix(main[1,2:5,drop=T], nrow=2, 2,2))
# structure(list(20, 10, 40, 80), .Dim = c(2L, 2L))
dput(matrix(1:4, nrow=2, 2,2))
# structure(c(1L, 3L, 2L, 4L), .Dim = c(2L, 2L))

一种补救方法是强制将数据放入
数值
向量：

res <- chisq.test(matrix(as.numeric(main[1,2:5]), nrow=2, 2,2))
res
#   Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity correction
# data:  matrix(as.numeric(main[1, 2:5]), nrow = 2, 2, 2)
# X-squared = 9.7656, df = 1, p-value = 0.001778

如果您想将（例如）测试统计数据作为一个数字，您可以执行以下操作：

chisq.statistic <- sapply(seq_len(nrow(main)), function(row) {
  chisq.test(matrix(as.numeric(main[row,2:5]), nrow=2, 2,2))$statistic
})
main$chisq.statistic <- chisq.statistic
main
#    Genes Group1_Mut Group1_WT Group2_Mut Group2_WT chisq.statistic
# 1 GENE_A         20        40         10        80      9.76562500
# 2 GENE_B         10        50         30        60      4.29687500
# 3 GENE_C          5        55         10        80      0.07716049

这个例子展示了一件您可能希望合并到您使用的任何方法中的事情：列的显式命名。也就是说，“2:5”可能会根据您的输入矩阵而变化。
比我快33秒…；-）可能是因为我在一些细节上松懈了。：）比我快33秒…；-）可能是因为我在一些细节上松懈了。：）