Question

iris数据集（R内置）包含50个观测值，每个观测值都有Sepal.Length，Sepal.Width，Petal.Length和Petal.Width的数据。我想使用多个测试（Shapiro.test，ks.test，cvm.test，ad.test，）来测试每一列的正常性并在表上显示结果。

下面的代码仅显示一个测试的结果。

dat <- iris %>%
  filter(Species == "setosa")

df <- dat %>%
  select(-Species)
test <- lapply(df, shapiro.test)
table <- sapply(test, `[`,c("statistic","p.value"))
table

R > 
$Sepal.Length.p.value
[1] 0.4595132

$Sepal.Width.p.value
[1] 0.2715264

$Petal.Length.p.value
[1] 0.05481147

$Petal.Width.p.value
[1] 8.658573e-07

我希望在一张表中总结并比较不同的测试，其中行代表不同的测试，列代表Sepal.Length，Sepal.Width，Petal.Length和Petal.Width。

Answer 1

一个选项是

library(nortest)
out <- lapply(c("shapiro.test", "cvm.test", "ad.test"), 
    function(x) sapply(df, function(y) get(x)(y)[c("statistic", "p.value")]))
do.call(rbind, Map(cbind, test = c("shapiro.test", "cvm.test", "ad.test"), out))

或使用tidyverse

library(tidyverse)
lst(shapiro.test, cvm.test, ad.test) %>% 
   map_df(~ df  %>% 
             summarise_all(list(~ list(.x(.)[c("statistic", "p.value")]))) %>% 
             unnest, .id = "test")

如果我们不需要拦截

lst(shapiro.test, cvm.test, ad.test) %>%
      map_df(~ df  %>% 
           summarise_all(list(~ list(.x(.)[c("statistic", "p.value")][2]))) %>%
           unnest, .id = "test")
#          test Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length  Petal.Width
#1 shapiro.test    0.4595132   0.2715264   0.05481147 8.658573e-07
#2     cvm.test    0.2596871   0.2324437  0.006874393 1.717773e-09
#3      ad.test    0.3352439   0.2101787   0.01079067 7.437223e-12

如何在汇总表中显示同一data.frame的多个测试结果

1 个答案: