Kruskal Wallis测试：创建lappy函数来子集data.frame？

我有一个值的数据集，按多个类别（距离和相位）分组。我想用Kruskal-Wallis测试对每个类别进行测试，其中val是因变量，距离是一个因子，将我的数据分为3组

因此，我需要在Kruskal-Wallis测试中指定数据子集，然后将测试应用于每个组。但是，我不能让我的子集工作

在R帮助中，指定子集为可选向量，指定要使用的观测子集。但是如何正确地把它放到lappy函数中呢

我的虚拟数据：

# create data
val<-runif(60, min = 0, max = 100)
distance<-floor(runif(60, min=1, max=3))
phase<-rep(c("a", "b", "c"), 20)

df<-data.frame(val, distance, phase)

# get unique groups
ii<-unique(df$phase)

# get basic statistics per group
aggregate(val ~ distance + phase, df, mean)

# run Kruskal test, specify the subset
kruskal.test(df$val ~df$distance,
             subset = phase == "c")

我的总体目标是从kruskal.test创建一个函数，并将每个组的所有统计数据保存到一个表中

---

非常感谢您的帮助。

通常您会先拆分，然后再拆分

差不多

lapply(split(df, df$phase), function(d) { kruskal.test(val ~ distance, data=d) })

将生成kruskal.test结果的列表，该列表按阶段索引

您的最终表达式不起作用，因为lapply需要一个函数，而应用kruskal.test不会生成函数，它会生成运行该测试的结果。如果您用一个带索引的函数定义来包围它，那么它就可以工作了，只是不那么惯用

lapply(ii, function(i) { kruskal.test(df$val ~ df$distance, subset=df$phase==i )})

---

通常，你会先分裂，然后翻滚

差不多

lapply(split(df, df$phase), function(d) { kruskal.test(val ~ distance, data=d) })

将生成kruskal.test结果的列表，该列表按阶段索引

您的最终表达式不起作用，因为lapply需要一个函数，而应用kruskal.test不会生成函数，它会生成运行该测试的结果。如果您用一个带索引的函数定义来包围它，那么它就可以工作了，只是不那么惯用

lapply(ii, function(i) { kruskal.test(df$val ~ df$distance, subset=df$phase==i )})

---

虽然已经晚了，但它可能会帮助有同样问题的人。因此，我将使用tidyverse和rstatix包实现一个答案。rstatix软件包提供了一个简单直观的管道友好框架，与执行基本统计测试的“tidyverse”设计理念相一致

library(rstatix)
library(tidyverse)

df %>% 
  group_by(phase) %>% 
  kruskal_test(val ~ distance)

输出

# A tibble: 3 x 7
  phase .y.       n statistic    df     p method        
* <chr> <chr> <int>     <dbl> <int> <dbl> <chr>         
1 a     val      20    0.230      1 0.631 Kruskal-Wallis
2 b     val      20    0.0229     1 0.88  Kruskal-Wallis
3 c     val      20    0.322      1 0.570 Kruskal-Wallis

---

虽然已经晚了，但它可能会帮助有同样问题的人。因此，我将使用tidyverse和rstatix包实现一个答案。rstatix软件包提供了一个简单直观的管道友好框架，与执行基本统计测试的“tidyverse”设计理念相一致

library(rstatix)
library(tidyverse)

df %>% 
  group_by(phase) %>% 
  kruskal_test(val ~ distance)

输出

# A tibble: 3 x 7
  phase .y.       n statistic    df     p method        
* <chr> <chr> <int>     <dbl> <int> <dbl> <chr>         
1 a     val      20    0.230      1 0.631 Kruskal-Wallis
2 b     val      20    0.0229     1 0.88  Kruskal-Wallis
3 c     val      20    0.322      1 0.570 Kruskal-Wallis

---

令人惊叹的我想我永远也不会明白。。。你帮我省去了很多头痛…：-太可怕了！！我想我永远也不会明白。。。你帮我省去了很多头痛…：-虽然这里的两种解决方案都有效，但您的解决方案实际上非常有用，而且tibble输出非常好。谢谢你的帮助。虽然这里的两个解决方案都是有效的，但你的解决方案确实非常有帮助，tibble的输出也很棒。谢谢你晚来帮忙。