R 循环中的方差分析检验

我的桌子是这样的：

    id BiotinControl1_2 BiotinControl2 BiotinControl3 BiotinTreatment1_2 BiotinTreatment2 BiotinTreatment3 Sequence
1   75       3893050.50     2717893.32      3206861.1         3435216.40        3768203.0 3647604.45 AAAAGAAAVANQGKK
2  192        900604.61      741299.33       937413.2          818936.89         937764.7 751303.46  AAAAGAAAVANQGKK
3 3770         90008.14       87127.07       107568.6           85120.95         101947.6 90152.82   AAFTKLDQVWGSE

我使用以下代码重新组织数据：

tbl_reo <- melt(tbl_anv, measure.vars=2:7)

我想做方差分析。我想在循环中一个id一个id地做。因此，首先我为id创建了一个表，其中包含所有6个值和变量列，该列说明该值属于哪个变量。我想对这两列进行方差分析计算

编辑：因此，对于每个id，我想计算lm（value~变量）。

aov.test <- summary(aov(tbl_reo$value ~ as.factor(tbl_reo$variable)))

tbl_reo[,5]  <- aov.test[[1]]$'Pr(>F)'[1]

---

aov.test很难理解你想做什么。因为你的问题还不清楚，所以这只是一个大概的答案

但我认为您正在寻找
by
或
plyr
包中的
ddply
，以进行分组治疗。例如，首先我创建一些可复制的数据。（请学习如何复制数据，这对于解决您的问题至关重要）

所以对于每个id，我想计算lm（value~变量）并比较id之间的方差分析

因此，使用
by
可以获得每个id的方差分析，如下所示：

by(tbl_reo,tbl_reo$id,function(x){
  anova(lm(value ~ variable, data = x))$"Pr(>F)"[1]
})

tbl_reo$id: 1
[1] 0.7430758
--------------------------------------------------------------------------------------------------------- 
tbl_reo$id: 2
[1] 0.122237
--------------------------------------------------------------------------------------------------------- 
tbl_reo$id: 3
[1] 0.8914668
--------------------------------------------------------------------------------------------------------- 
tbl_reo$id: 4
[1] 0.7790441
--------------------------------------------------------------------------------------------------------- 
tbl_reo$id: 5
[1] 0.6833726
--------------------------------------------------------------------------------------------------------- 
tbl_reo$id: 6
[1] 0.7323833

我不明白。什么也不说就放-1是正常的吗？我做错了什么？试图遵守规则，但正如你们看到的，我是新来的，这可能会引起一些问题……我没有投票。但我想这是因为不清楚你在问什么（我同意没有解释的否决是没有建设性的）。你说的是id循环？但是我在你的代码中没有看到任何循环？你能至少写一段你想做的伪代码吗。（对于每个id，…）编辑第一篇文章。你知道我如何在不按代码每行4倍空格的情况下输入大量代码吗？我恐怕还不清楚你想做什么。什么是不写伪代码的？是否要为每个id计算lm（值~变量）

？因为每个变量的

；lm（value~variable）

（你写的东西）没有太多意义。也许我在第一篇文章中解释了所有错误。我想做方差分析。我想在循环中一个id一个id地做。因此，首先我为id创建了一个表，其中包含所有6个值和变量列，该列说明该值属于哪个变量。我想对这两列进行方差分析计算。希望你现在明白我的意思。谢谢你的耐心。你能解释一下我是如何复制数据的吗？我不明白代码甚至结果都不清楚。别担心，问题在我这边。我会说，以我目前的知识水平，我试图做太难的事情。如果我现在想按顺序而不是按“id”来编辑代码，@juanhijun要按顺序来编辑代码，

by（tbl_reo，tbl_reo$sequence，function（x）{anova（lm（value~variable，data=x））$“Pr（>F）”[1]}

，但我建议您先阅读

，
by
帮助…谢谢。作为一个初学者，那个帮助对我非常有用。你很有耐心，我很感激。你能帮我测试整个数据集，而不仅仅是一部分，并在单独的列中列出p值吗？
tbl_anv <- tbl_all_onlyK[,c("id", "BiotinControl1_2", "BiotinControl2", "BiotinControl3",    "BiotinTreatment1_2", "BiotinTreatment2", "BiotinTreatment3", "Sequence")]

tbl_reo <- melt(tbl_anv, measure.vars=2:7)

dat <- vector("integer", length = ncol(tbl_reo))
names(dat) <- colnames(tbl_reo)

for (var in variable) {
dat[var] <- anova(lm(value ~ tbl_reo[, var], data = tbl_reo))$"Pr(>F)"[1]
}

set.seed(1)
vars <- c("id", "BiotinControl1_2", "BiotinControl2", "BiotinControl3",   
         "BiotinTreatment1_2", "BiotinTreatment2", "BiotinTreatment3",
         "Sequence")
tbl_reo <- data.frame(value   = rnorm(100),
                      id = gl(6,100/6),
                      variable= sample(vars,100,rep=TRUE))

str(tbl_reo)
'data.frame':   100 obs. of  3 variables:
 $ value   : num  -0.626 0.184 -0.836 1.595 0.33 ...
 $ id      : Factor w/ 6 levels "1","2","3","4",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ variable: Factor w/ 8 levels "BiotinControl1_2",..: 2 1 4 2 1 4 4 1 2 5 ...

by(tbl_reo,tbl_reo$id,function(x){
  anova(lm(value ~ variable, data = x))$"Pr(>F)"[1]
})

tbl_reo$id: 1
[1] 0.7430758
--------------------------------------------------------------------------------------------------------- 
tbl_reo$id: 2
[1] 0.122237
--------------------------------------------------------------------------------------------------------- 
tbl_reo$id: 3
[1] 0.8914668
--------------------------------------------------------------------------------------------------------- 
tbl_reo$id: 4
[1] 0.7790441
--------------------------------------------------------------------------------------------------------- 
tbl_reo$id: 5
[1] 0.6833726
--------------------------------------------------------------------------------------------------------- 
tbl_reo$id: 6
[1] 0.7323833