如何从 cor.test() 中提取 p.value 和估计值？

Question

我在 for 循环中对数据集执行 cor.test，但我不知道如何从我的测试中提取估计和 tau 等信息。

在数据集中执行for循环之前，cor.test()函数returns如下：

cor.test(armpit$Corynebacterium.1, armpit$Staphylococcus.1, alterantive="two-sided", method="kendall", exact=FALSE, continuity=TRUE)

return result

这是我执行 for 循环的代码。现在我想从我的测试中提取 estimate 和 tau。

for (i in 1:8) {
  for (j in 1:8) {
    if (j != i)
    cor.test( as.numeric(unlist(armpit[i])),
        as.numeric(unlist(armpit[j])), alterantive="two-sided",
        method="kendall", exact=FALSE, continuity=TRUE)
   }
}

我已经查看了

的类似问题

然后我将代码更改为：

estimates = numeric(50)
pvalues = numeric(50)
for (i in 1:8) {
  for (j in 1:8) {
    if (j != i)
    cor.test( as.numeric(unlist(armpit[i])),
        as.numeric(unlist(armpit[j])), alterantive="two-sided",
         method="kendall", exact=FALSE, continuity=TRUE)
    estimates[i] = cor.test$estimate
    pvalues[i]= cor.test$p-value
   }
   }

但是 returns:

Error in cor.test$estimate : object of type 'closure' is not subsettable

任何人都可以帮助我了解如何从 for 循环中的 cor.test() 函数中提取估计值和 tau 值吗？提前致谢。

Answer 1

cor.test returns 一个列表。您可以创建一个对象来捕获此列表：

cor_test <- cor.test( as.numeric(unlist(armpit[i])), as.numeric(unlist(armpit[j])), alterantive="two-sided", method="kendall", exact=FALSE, continuity=TRUE)

然后使用 cor_test 然后使用 $ 访问列表的每个元素：

estimates[i] = cor_test$estimate  
pvalues[i]= cor_test$p.value  # note the ., not the -

最初的错误非常神秘，所以您对此感到困惑是可以理解的。您写了 cor.test$estimate，它要求 R 访问 cor.test 函数的 estimate 组件，而不是测试结果。

estimates = numeric(50)
pvalues = numeric(50)
for (i in 1:8) {
  for (j in 1:8) {
    if (j != i)
    cor_test <- 
      cor.test( as.numeric(unlist(armpit[i])),
        as.numeric(unlist(armpit[j])), alterantive="two-sided",
         method="kendall", exact=FALSE, continuity=TRUE)
    estimates[i] = cor_test$estimate
    pvalues[i]= cor_test$p.value
   }
 }

Answer 2

好吧，找到了，早该看到了。如果语句为真，if (j != i) 语句需要用括号括住应该做的所有事情。使用您拥有的特定格式，R 无法正确解析它。我无法获取您的数据，所以我做了一些（这将针对随机列测试随机行）。这有效：

M <- matrix(rnorm(8*8), ncol = 8) # made up test data
estimates = numeric(50)
pvalues = numeric(50)
for (i in 1:8) {
  for (j in 1:8) {
    if (j != i) { # need this bracket
        cor_test <-  cor.test(M[i,], M[,j],
             alternative="two.sided",
              method="kendall", exact=FALSE, continuity=TRUE)
        estimates[i] = cor_test$estimate
        pvalues[i]= cor_test$p.value
        } # and this bracket
    }
    }
estimates
pvalues

编辑：将所有结果存储在数据框中的替代版本。

M <- matrix(rnorm(8*8), ncol = 8) # made up test data

ans <- data.frame(i = rep(NA, 64), j = rep(NA, 64), estimate = rep(NA, 64), pvalue = rep(NA, 64))
cnt <- 1
for (i in 1:8) {
  for (j in 1:8) {
    if (j != i) {
        cor_test <-  cor.test(M[i,], M[,j], alternative="two.sided", method="kendall", exact=FALSE, continuity=TRUE)
        ans[cnt,1] <- i
        ans[cnt,2] <- j
        ans[cnt,3] <- cor_test$estimate
        ans[cnt,4] <- cor_test$p.value
        cnt <- cnt + 1
        }
    }
    }

ans <- na.omit(ans)

如何从 cor.test() 中提取 p.value 和估计值？

How to extract the p.value and estimate from cor.test()?

r

for-loop

p-value