使用r语言自带的数据集iris
`data(iris)
setosa <- iris[which(iris$Species=='setosa'),] #提取setosa类的鸢尾花
versicolor <- iris[which(iris$Species=='versicolor'),] #提取versicolor类的鸢尾花
mydata <- rbind(setosa,versicolor) #按行合并数据集·
对该数据集做一个t-test,这个时候就会运用上value<-c(),c(value,x)
·type<-names(mydata)[1:4]#生成一个空向量来存放计算出的p值
pval=c()
#for循环16次计算每个基因的p值
for(i in type){
#根据type来循环
p=t.test(mydata[,i]~mydata$Species)$p.value
#存放p值
pval=c(pval,p)
}
#输出p值
pval
###输出结果为
###pval
###[1] 3.746743e-17 2.484228e-15 9.934433e-46 2.717008e-47`
这个时候如果直接输出p,结果只会输出循环最后一个结果
`p
###[1] 2.717008e-47`
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