R.使用t检验，将个体均值与全局均值进行比较

Question

我有一个这种形式的巨大矩阵，有1000000行和10000列。这是一个玩具示例：

A B C Mean
1 3 4 2.66
2 4 3 3
1 3 4 2.66
9 9 9 9
1 3 2 2
2 4 5 3
1 2 6 3
2 3 5 3.33

列中的行＆＃34;平均＆＃34;表示每行的A，B和C的平均值。另一方面，列的全局均值＆＃34;均值＆＃34;是3.58。我想知道，使用t检验和R，每行的均值是否明显高于全局均值。如何获得p值进行比较？使用t.test（）比较两组之间的平均值非常简单，但我无法找到如何将单个值与包含该值的组的平均值进行比较。

Answer 1

我非常同意罗马，你应该回到简历，因为这似乎有可能给你一些误报。

但就你的R问题而言，你可以在这里尝试单样本t检验：

global.mean <- 3.58
val.matrix <- matrix(c(...),...)

pvals <- apply(val.matrix,1,function(r) t.test(r,mu=global.mean)$p.value)
### should do a multiple comparison correction here, e.g., pvals*nrow(val.matrix)

这将为您提供一个大小为nrow(val.matrix)的向量，每个元素都是来自双侧t检验的p值，测试行的值是否为 与3.58显着不同。我不是在倡导这种统计方法，但这就是你实现它的方法。