是否在purrr中的map()函数中使用LEVENE_TEST？ [英] use levene_test in map() function from purrr?

问题描述

有没有办法通过purrr包中的map()函数执行Levene测试？或者，有没有其他简单的方法来计算各种变量的Levene测试？

我的数据框包含各种因子和数字列，所以我尝试使用map_if()，它可以很好地工作，例如，用于Shapiro测试。不过，我不知道如何指定方程式。我要根据"；治疗&因子测试我的所有数值变量。

library("tidyverse")
library("rstatix")

data <- data.frame(site = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L), 
                                    .Label = c("S1 ", "S2 ", "S3 "), class = "factor"), 
                   plot = structure(c(1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L), 
                                    .Label = c(" Tree 1 ", " Tree 2 ", " Tree 3 "), class = "factor"), 
                   Treatment = structure(c(2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L), .Label = c("T1", "T2"), class = "factor"), 
                   flux1 = c(11.52188065, 8.43156699, 4.495312274, -1.866676811, 3.861102035, -0.814742373, 6.51039536, 4.767950345, 10.36544542, 1.065963875), 
                   flux2 = c(0.142259208, 0.04060245, 0.807631744, 0.060127596, -0.157762562, 0.062464942, 0.043147603, 0.495001652, 0.34363348, 0.134183704), 
                   flux3 = c(0.147506197, 1.131009714, 0.038860728, 0.0176834, 0.053191593, 0.047591306, 0.00573377, -0.034926075, 0.123379247, 0.018882469))

map_if(data, is.numeric, levene_test(. ~ Treatment))

有什么建议吗？谢谢您的帮助！

现在还提供了一个可重现的示例；)

推荐答案

以下是另一种选择： 第一个透视到长数据，

然后group_by并应用公式(此处流量应为系数！)

library(tidyr)
library(dplyr)

data %>% 
  pivot_longer(
    cols = starts_with("flux"),
    names_to = "flux",
    values_to = "value"
  ) %>%
  mutate(flux = as.factor(flux)) %>% 
  group_by(flux) %>% 
  levene_test(value ~ Treatment)

  flux    df1   df2 statistic     p
  <fct> <int> <int>     <dbl> <dbl>
1 flux1     1     8     0.410 0.540
2 flux2     1     8     2.85  0.130
3 flux3     1     8     1.11  0.323

这篇关于是否在purrr中的map()函数中使用LEVENE_TEST？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！