Question

我有一个包含两个变量的数据集，我希望统计测试它们是否在引导循环中相关（即使用Spearman的秩校正cor.test(...)）。

我的数据集中的大多数测量来自独立的样本单位（让我们称之为单位植物），尽管有些测量来自同一个植物。为了解决伪复制问题，我希望多次启动统计测试，在每次测试运行中只使用每个工厂的一次测量。因此，我需要编写一个自举循环，在执行相关性测试之前随机为每个工厂绘制一个测量值（然后重复此过程99次）。

我希望最终得到一个包含99个测试中每个测试的p值，rho和S统计量的csv文件。

示例数据：

dput(df)

structure(list(Plant = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 6L, 7L, 8L, 
9L, 10L, 10L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 18L, 
19L, 20L, 21L), Length = c(170L, 232L, 123L, 190L, 112L, 207L, 
93L, 291L, 178L, 206L, 141L, 257L, 304L, 222L, 279L, 192L, 101L, 
253L, 176L, 278L, 311L, 129L, 191L, 205L, 226L), Count = c(7L, 
9L, 5L, 7L, 5L, 6L, 2L, 10L, 6L, 7L, 4L, 8L, 11L, 7L, 8L, 5L, 
5L, 9L, 7L, 6L, 9L, 4L, 5L, 7L, 6L)), .Names = c("Plant", "Length", 
"Count"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -25L))


   Plant Length Count
1      1    170     7
2      2    232     9
3      3    123     5
4      4    190     7
5      5    112     5
6      6    207     6
7      6     93     2   
8      7    291    10  etc....

到目前为止，我已经汇总了以下代码，该代码首先为每行由多行代表绘制一行，然后在运行统计数据测试之前将这些值与其余数据相结合。但是，我现在正在努力合并一个自举功能（即boot()或bootstrap()）来运行统计测试并多次执行循环：

# 1. create dataframe without plants with >1 measurement/row (in this example plant 6,10 & 18 have multiple rows)
df_uniq = df[ ! df$Plant %in% c(6,10,18), ]

# 2. create data subsets for each plant with >1 measurement/row
dup1 = df[6:7,]
dup2 = df[11:13,] 
dup3 = df[21:22,]

# 3. randomly draw one row for each plant with multiple measurements
d1_draw = dup1[sample(nrow(dup1), 1), ]
d2_draw = dup2[sample(nrow(dup2), 1), ]
d3_draw = dup3[sample(nrow(dup3), 1), ]

# 4. merge df_uniq with randomly drawn rows for each plant with multiple measurements
df_merge = rbind(df_uniq, d1_draw, d2_draw, d3_draw)

# 5. Test whether the two variables (length & Count) are related and write results to file
cor_res <- cor.test(df_merge$Length, df_merge$Count, method= "spearman")
write.csv(matrix(c(cor_res$statistic, cor_res$p.value, cor_res$estimate)), row.names=c("statistic", "p.value", "rho"), "test_output.csv")

我确信有一种快速而优雅的方法来解决问题。任何帮助将不胜感激！非常感谢。

Answer 1

为什么首先提取唯一的行？如果只有一行，那么对该工厂进行一次采样将导致维持该行但仍然从具有多行的那些行中随机抽样。

所以你可以这样做：

set.seed(123)
library(plyr)
ddply(df, .(Plant), function(x) { y <- x[sample(nrow(x), 1) ,] })

#   Plant Length Count howmany
#1      1    170     7       1
#2      2    232     9       1
#3      3    123     5       1
#4      4    190     7       1
#5      5    112     5       1
#6      6    207     6       2
#7      7    291    10       1
#8      8    178     6       1
#9      9    206     7       1
#10    10    257     8       3
#11    11    222     7       1
#12    12    279     8       1
#13    13    192     5       1
#14    14    101     5       1
#15    15    253     9       1
#16    16    176     7       1
#17    17    278     6       1
#18    18    311     9       2
#19    19    191     5       1
#20    20    205     7       1
#21    21    226     6       1

以及cor.test

# first create your own function:
myrandomcors <- function(P){
ss <- ddply(P, .(Plant), function(x) { y <- x[sample(nrow(x), 1) ,] })
cor_res <- cor.test(ss$Length, ss$Count, method= "spearman")
return(c(stat = cor_res$statistic, p = cor_res$p.value, est = cor_res$estimate))
}

# then repeat it 5 times...
answer <- do.call( rbind, replicate(5, myrandomcors(df), simplify=FALSE ) )

#    > answer
#       stat.S            p   est.rho
#[1,] 352.4557 4.275291e-05 0.7711327
#[2,] 461.2733 4.060286e-04 0.7004719
#[3,] 340.2024 3.159626e-05 0.7790893
#[4,] 368.3967 6.227648e-05 0.7607814
#[5,] 342.4391 3.341956e-05 0.7776369

如何从数据子集中随机抽取并在R中引导统计测试

1 个答案: