前沿
今天阅读一篇文章看到 "Two-sided Wilcoxon tests blocked for ‘study’"，以前经常见过ANOVA有分区的计算，但是也是第一次见wilcoxon rank-sum test也有分区检验的情况。
"Two-sided Wilcoxon tests blocked for ‘study’"的含义是：Wilcoxon检验是在考虑不同研究来源的影响下进行的。这不同于单纯地在每个研究内部分别进行Wilcoxon检验，因为它试图控制或调整来自不同研究的潜在影响，从而提供更准确和可靠的整体分析结果
案例
本次注意用R代码实现，需要注意
-
group需要因子化
-
study也需要因子化
# 安装并加载coin包
library(coin)
# 示例数据，确保group和study列均为因子类型
data <- data.frame(
variable = rnorm(100),
group = factor(rep(c("A", "B"), 50)),
study = factor(rep(c("Study1", "Study2"), each = 50))
)
# 使用wilcox_test进行分组Wilcoxon检验
result <- wilcox_test(variable ~ group | study, data = data)
print(result)
这个代码块会对数据框data中的variable进行Wilcoxon检验，其中group是比较的两组，而study是用来阻塞的因子。
其他
另外如t检验也可以做类似的
t检验是在考虑一个或多个阻塞变量的影响下进行的，这些变量可以是研究、时间点、地点等。这样做的目的是为了控制这些阻塞变量可能引入的变异性，从而使得比较更加准确和可靠。
在R中，可以使用lm()函数（线性模型）来实现这种分区t检验。通过建立一个包含阻塞变量的模型，然后使用anova()或summary()函数来获取t统计量和p值。这种方法提供了一种灵活的方式来处理复杂的实验设计，包括多个阻塞变量和/或交互作用。
# 假设你的数据集如下：
# variable: 要进行测试的变量
# group: 两组比较
# study: 阻塞变量（如不同的研究）
# 示例数据
set.seed(123) # 为了结果的可重复性
data <- data.frame(
variable = rnorm(100),
group = factor(rep(c("A", "B"), each = 50)),
study = factor(rep(c("Study1", "Study2"), each = 50))
)
# 使用线性模型进行分区t检验
model <- lm(variable ~ group + study, data = data)
# 查看模型摘要获取t检验结果
summary(model)
在这个例子中，lm()函数用于构建一个线性模型，其中variable是因变量，group是主要的独立变量（两组间的比较），而study是作为阻塞变量的协变量。summary(model)提供了包括t统计量和p值在内的模型摘要。这样的分析可以揭示在控制了阻塞变量的影响后，组别之间的差异是否显著。
Reference
- Multi-kingdom gut microbiota analyses define bacterial-fungal interplay and microbial markers of pan-cancer immunotherapy across cohorts
网友评论