Question

我有一个包含以下数据的数据框：

age.cat ds.cat  finalstate
<65     AGN     dead
<65     AGN     alive
<65     PC      alive
65+     AMI     alive
65+     PC      dead
<65     AMI     alive

对于ds.cat因子变量的每个级别，我需要对age.cat和finalstate变量执行Fisher测试。

我尝试过几种方式，但没有得到我需要的东西。以下R代码不会产生所需的结果：

library(descr)
# 1 syntax - doesn't work
by(split(df, df$ds.cat), CrossTable(age.cat, finalstate, prop.chisq = FALSE, fisher = TRUE))
# 2 syntax - doesn't work
sapply( split(df, df$ds.cat), function(x) CrossTable(age.cat, finalstate, prop.chisq = FALSE, fisher = TRUE) )
# 3 syntax - doesn't work
for(i in 1:nlevels(ds.cat)){
    curcat <- subset(df, ds.cat == ds.cat[i])
    CrossTable(age.cat[ds.cat == ds.cat[i]], finalstate[ds.cat == ds.cat[i]], prop.chisq = FALSE, fisher = TRUE, data = curcat)
}

请有人建议如何针对age.cat因子变量的每个级别对finalstate和ds.cat变量执行Fisher测试吗？

解决！

非常感谢你们所有人！

此代码CrossTable会产生错误

Error in chisq.test(t, correct = FALSE) : 
'x' must at least have 2 elements

但是感谢@BenBolker，基础fisher.test功能在您的代码中运行良好

l <- split(arf.mort, arf.mort$ds.cat)
lapply(l, function(x) fisher.test(x$age.cat, x$finalstate))

以及运作良好

by(arf.mort, arf.mort$ds.cat, function(x){ fisher.test(x$age.cat, x$finalstate) })

Answer 1

您应该提及您正在使用的包裹（gmodels）。我们不知道所有已开发的包装。这似乎有效，我认为这就是你要找的东西。

require(gmodels)
l <- split(df, df$ds.cat)
lapply(l, function(x) CrossTable(x$age.cat, x$finalstate, 
            prop.chisq = FALSE, fisher = TRUE)

它提供了一大堆表（我猜它类似于S-plus格式）。

Answer 2

让我们假设您正在使用虹膜数据集（它在您启动R时加载），并且您想要获取前两列的CrossTable，由Species分割。你就是这样做的：

#whatever a crosstable is
CrossTable <- function(x, y){
    #something tricky
    sum(x+y)
}

by(iris, iris$Species, function(x){ CrossTable(x[1], x[2]) })

如何在每个子组中执行Fisher测试

解决！

2 个答案: