kruskal परीक्षण पंक्तियों और कॉलम कारकों के रूप में

मुझे लगता है मुझे कुछ आर-विशिष्ट आंकड़ों की मदद चाहिए। नीचे मेरी 'प्रयोगात्मक डिजाइन तालिका' है। मैं परीक्षण करना चाहता हूं कि परिवार स्कोर बनाम सभी और फैमिलीजी बनाम सभी स्थितियों में टाइपएक्स बनाम type_norm के जीन में 'स्कोर' का वितरण अलग है या नहीं।

यहां मेरा 'प्रयोगात्मक डिज़ाइन' है:

    FamilyF FamilyF FamilyG FamilyG
gene_type   gene    conditionA  conditionB  conditionC  conditionD
typeX   gene1   1   2   3   4
typeX   gene2   0.1 0.2 0.3 0.4 
typeX   gene3   -1  -2  -3  -4
norm    gene4   10  20  30  40
norm    gene5   1   2   3   4
norm    gene6   0.1 0.2 0.3 0.4

क्रशकल परीक्षण और कुछ ऐसा उपयोग करते हुए, विभिन्न स्थितियों में जीनों के बीच वितरण में मतभेदों के परीक्षण के पहले मैंने पिछले विश्लेषण नहीं किया है।

डेटा को पुनर्व्यवस्थित करें:

gene    gene1   gene2   gene3   gene4   gene5   gene6   Family
conditionA  1   0.1 -1  10  1   0.1 F
conditionB  2   0.2 -2  20  2   0.2 F
conditionC  3   0.3 -3  30  3   0.3 G
conditionD  4   0.4 -4  40  4   0.4 G

फिर मैंने कॉलम जीन 1-जीन 6 के लिए लूप बनाया, और शर्तों के लिए अलग मेटाडेटा कॉलम, और नीचे के अनुसार क्रस्कल परीक्षण किया।

kt<-kruskal.test(df.plsMD[,"gene1"]~df.plsMD[,"Family"])

लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि पंक्तियों और स्तंभों के साथ कारकों के समान कुछ कैसे करें।

किसी भी सहायता की सराहना की जाएगी।

धन्यवाद,

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1 उत्तर

अगर मैं आपको सही ढंग से समझता हूं, तो आप इसे एक विश्लेषण में नहीं कर सकते हैं। आपको इस तरह के विभिन्न जीनों के लिए अपने डेटाफ्रेम को सब्सक्राइब करना होगा:

df.gene1 <- subset(df, gene = "gene1")
df.gene2 <- subset(df, gene = "gene2")
....

उसके बाद, आप क्रस्कल परीक्षण का उपयोग कर सकते हैं:

kruskal.test(conditionA ~ gene_type, data = df.gene1)

यदि यह एक महत्वपूर्ण परिणाम देता है, तो आप जांच सकते हैं कि मतभेद कहां से होते हैं:

df.gene1$Ranks.gene_type <- rank(sophdata$conditionA)
by(df.gene1$Ranks.gene_type, df.gene1$gene_type, mean)
kruskalmc(conditionA ~ gene_type, data = df.gene1)
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