R pairwise.t.test 成对 t 检验R语言 pairwise.t.test 位于stats 包(package)。 说明 通过多次测试的校正计算组水平之间的成对比较 用法 pairwise.t.test(x, g, p.adjust.method = p.adjust.methods, pool.sd = !paired, paired = FALSE, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), ....
4.2 pairwise.t.test 5 ggplot2画箱型图 6 ggpubr画箱型图 书接上回: 两组间差异比较用t检验(正态)或Wilcoxon秩和检验(非正态)。 R语言统计分析 02 两样本均值t检验及绘图mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5Nzg5MzI1Ng==&mid=2649204898&idx=1&sn=109584b4b2385b884fe7198b8284d1f1&chksm=88...
函数pairwise.t.test()能够计算所有的两组比较。他能够针对多重检验做调整: > pairwise.t.test(folate,ventilation,p.adj="bonferroni") Pairwise comparisons using t tests with pooled SD data: folate and ventilation N2O+O2,24h N2O+O2,op N2O+O2,op 0.042 - O2,24h 0.464 1.000 P value adjustment ...
我们可以先使用t检验,最后得到的p值不跟0.05比,而跟调整后的α比,但这样万一自己突然搞混了就惨了。因此我推荐pairwise.t.test函数进行多重t检验的比较,该函数能够返回调整后的P值。 函数用法: Usage pairwise.t.test(x, g, p.adjust.method = p.adjust.methods, pool.sd = !paired, paired = FALSE, ...
R语言正则表达式速查表 r语言pairwise.t.test Peak Calling 关于MACS2的使用方法, 我写了如何使用MACS进行peak calling详细地介绍了它的参数,在用MACS2之前尽量去阅读下。 尽管文章说他按照默认参数分别找narrow peak 和 broad peak, 即"We used MACS2 with default settings to call narrow (or broad when ...
1. t检验(pairwise.t.test):当数据满足正态性和方差齐性假设时,可以使用t检验来进行两两比较。该函数会对每对组进行t检验,计算出每对之间的差异显著性水平和置信区间。 ```R pairwise.t.test(data$group, data$value, p.adjust.method = "bonferroni") ``` 2. 方差分析(ANOVA):如果数据不满足t检验的...
variability被称作变异性或者可变性，它描述了数据点彼此之间以及距分布中心的距离。
矫正方法在pairwise.t.test函数中使用p.adj参数即可进行限定,p.adj参数的可选值与p.adjust函数中内置的矫正方法一致:'holm', 'hochberg', 'hommel', 'bonferroni', 'BH', 'BY', 'fdr', 'none'; # TukeyHSD: Tukey’s testis a single-step multiple comparison procedure and statistical test. It is ...
pairwise.t.test(X, A, p.adjust.method = "bonferroni") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 2.代码解释 pairwise.t.test()函数用于均值的多重比较,其使用方法如下:pairwise.t.test(x,g,p.adjust.method=p.adjust.methods,pool.sd=TRUE,...) ...
在R中,使用pairwise.t.test()函数可以帮助我们完成多重T检验,该函数的原型如下: pairwise.t.test(x, g, p.adjust.method = p.adjust.methods, pool.sd = !paired, paired = FALSE, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), ...) ...