#如果没有安装plyr和reshape2这两个R包,先去掉下面两行的#,运行进行安装#BiocManager::install("plyr")#BiocManager::install("reshape2") #加载plyr和reshape2包library(plyr)library(reshape2)#melt对m6a_expr_type数据格式进行转换ddply(melt(m6a_expr_type),"variable",function(x){w <- t.test(value~type...
rstatix和reshape2这三个R包library(dplyr)library(rstatix)library(reshape2)result=melt(m6a_expr_type)%>%group_by(variable)%>%t_test(value~type)#输出resultresult
#BiocManager::install("dplyr")#BiocManager::install("rstatix")#BiocManager::install("reshape2")#加载dplyr,rstatix和reshape2这三个R包library(dplyr)library(rstatix)library(reshape2)result=melt(m6a_expr_type)%>%group_by(variable)%>%t_test(value~type)#输出result result 你会发现跟前面使用for循...
> t.test(diff~TRT,dbp, var.equal=TRUE) Two Sample t-test data: diff by TRT t = -12.15, df = 38, p-value = 1.169e-14 alternative hypothesis: true difference in means between group A and group B is not equal to 0 95 percent confidence interval: -12.132758 -8.667242 sample estimat...
only=T) } } 数据清洗 ❝自定义计算sd,se;以「0.5」为对照进行t_test,通过dplyr整理绘图数据,去掉NA,ns ❞ 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 df <- ToothGrowth %>% mutate(dose=as.factor(dose)) %>% group_by(dose) %>% summarise(value_mean=mean(len),sd=sd(...
df_l%>%group_by(变量)%>%t_test(积分~组别) ## # A tibble: 4 x 9 ## 变量 .y. group1 group2 n1 n2 statistic df p ## * <fct> <chr> <chr> <chr> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 粪便性状 积分 对照组 实验组 30 30 -0.356 57.5 0.723 ...
install.packages(“ggpubr”) #安装包“ggpubr”library(ggpubr) #调用包“ggpubr”ggerrorplot(mydata, x = "group", y = "X", desc_stat = "mean_sd") #绘制平均值标准差图 图10 t.test(mydata$X ~ mydata$group, var...
oneway.test(weight~group,data = PlantGrowth,var.equal = F)# “var.equal = F” 表示两样本方差不同(缺省状态,默认状态),“var.equal = T”表示方差相同# 由于前面检验了方差齐性,是相当的。因此,这里结果与上面aov的结果相同。 多重比较
该包也可以用于计算一些效应值度量,包括 “eta squared” for ANOVA, “Cohen’s d” for t-test and “Cramer’s V” for the association between categorical variables。该包还包含一些用于识别单变量和多变量离群点、评估变异正态性和异质性的帮助函数。
display multicast flow-control destination info group-id recv-cid process process-id 参数说明 参数参数说明取值 verbose 指定显示的详细信息。 - pipe-id 指定管道ID。 整数形式,取值范围是1～4294967295。 process process-id 指定进程号。 整数形式,取值范围是0～4294967295。 send-cid 发送组件ID。 十六进制格...