如何解决如何将 p.adjust 应用于 R 中矩阵中的每一行?
我有一个 100 x 10 000 矩阵,其 p 值 (pval) 对应于 100 个假设的 10 000 次重复。
现在我想使用函数 p.adjust
对矩阵中的每一行应用 bonferroni 校正。
我的代码运行了,但与原始 p 值矩阵相比,p 值没有变化,与预期的 0.05 水平相比,FWER 仍约为 0.994。
之前我尝试使用 apply
代替,但意识到我想要调整每一行,sapply 应该更合适。
这是我的代码:
#we simulate n random variables and test the null hypothesis that all
#means are simultaneously 0. (case where all nulls are true.)
n <- 100
pval <- matrix(NA,nrow = 1e4,ncol = n) #making matrix for data
for(k in 1 : 1e4){
X <- replicate(n=n,expr = rnorm(100)) #replicate makes a matrix with n columns and 100 rows of norm(1,0)
pval[k,] <- apply(X=X,MARGIN = 2,FUN = function(x){ #apply applies a function on our X matrix. MARGIN = 2 means the function is applied on the columns.
t.test(x = x,mu = 0)$p.value #the function being applied is t.test. (t test is taken on all columns in the X matrix (100 rows))
}) #this returns a matrix with n rows,10000 columns where each column represents a p-value.
} #the data is uncorrelated. all zero - hypotheses are true.
#Now we apply the Bonferroni correction:
padjBonf <- matrix(NA,ncol = n) #making matrix for adjusted p-vals
for(k in 1 : 1e4){
padjBonf[k,] <- sapply(X = pval[k,],FUN = function(x){ #sapply applies a function on our X vector. MARGIN = 2 means the function is applied on the columns.
p.adjust(x,method = "bonferroni")
})
}
解决方法
像在单个值
上运行p.adjust
一样使用sapply
注意以下事项:
p.adjust( 0.05,method="bonferroni" ) # returns 0.05,unchanged!
这就是你所经历的。
您可能打算给 p.adjust all 每个实验的 p 值,因此您的 p.val
的整个行,如下所示:
padjBonf[k,] = p.adjust( p.val[k,],method="bonferroni" )
这应该返回所有 1 作为适当的。
或者您可以继续更正每个 p 值并告诉它手册中记录的 n=100
,但实际上没有必要,并且 p.adjust 是在考虑上述用法的情况下编写的。
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