R, iki yönlü ANOVA sonrasında her grup için Çoklu karşılaştırma (Post hoc)

oy
0

Ben Ar çok yeniyim ve bunun bana göre analiz yapmak alma yardıma ihtiyacım var. Bu (basitleştirilmiş) gibi bir dataframe vardır:

   Gene time      Expression
1    Gene1       W1  18.780294
2    Gene2       W1  13.932397
3    Gene3       W1  20.877093
4    Gene1       W2   9.291295
5    Gene2       W2  10.939570
6    Gene3       W2  12.236713
7    Gene1       W3  13.810722
8    Gene2       W3  23.944473
9    Gene3       W3  17.355429

Ben her zaman noktası (Week1, W2, W3 ...) en genler için ortalama 'İfade' değerleri arasında önemli bir fark (Gene 1, 2, 3,) olup olmadığını bilmek istiyorum. Örneğin, 3. haftada (W3) Gene1 ifadesi Gene2 önemli ölçüde farklı olup olmadığını bilmek ilgileniyorum ben bir ANOVA ve TukeyHSD gerçekleştirdikten

my_ANOVA = aov(Expression ~ Gene , data = my_Data)
summary(my_ANOVA)

my_posthoc =TukeyHSD(my_ANOVA, which = Gene) 
my_posthoc

sonuçlarıdır

  Tukey multiple comparisons of means
    95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = Expression ~ Gene, data = my_Data)

$Gene
                 diff       lwr      upr     p adj
Gene2-Gene1 2.3113763 -11.24096 15.86371 0.8631245
Gene3-Gene1 2.8623080 -10.69002 16.41464 0.8002795
Gene3-Gene2 0.5509317 -13.00140 14.10326 0.9914716

Bana tüm zaman çizelgesi için Gene2 için Gene1 toplam comparission verir. Ama zaman W1, Gene1 ve 2 W3 sürede yaklaşık diffrerent, ya da ne vardır spesifik olmadığını bilmek istiyorum

Oluştur 10/10/2019 saat 00:44
kaynak kullanıcı
Diğer dillerde...                            


1 cevaplar

oy
0

tam zamanında verileri bölmek ve ayrı ayrı her bir analiz çalıştırmak istiyorsanız veri seti kullanılabilir sonuçlar üretmek için çok küçük olmasına rağmen, bu oldukça basittir:

my_Data.W <- split(my_Data, my_Data$time)
lapply(1:3, function(x) summary(aov(Expression~Gene, data=my_Data.W[[x]])))
lapply(1:3, function(x) TukeyHSD(aov(Expression~Gene, data=my_Data.W[[x]])))
Cevap 10/10/2019 saat 01:55
kaynak kullanıcı

Cookies help us deliver our services. By using our services, you agree to our use of cookies. Learn more