如何使用p.adjust

下面的代码运行使用2个矩阵作为输入并返回p值的t检验（未配对），但有人可以显示产生p.adjusted值所需的确切代码，也可以是FDR修正/调整p.values（p.adjust）如何使用p.adjust

m1 <-go_samp_matrix_data[grep(paste(input$mychooser2$left, collapse='|'), rownames(go_samp_matrix_data), ignore.case=TRUE),] 
m2 <-go_samp_matrix_data[grep(paste(input$mychooser2$right, collapse='|'), rownames(go_samp_matrix_data), ignore.case=TRUE),] 

ttestmat1<-sapply(seq(ncol(m1)), function(x) f(m1[,x], m2[,x])) 

f <- function(x,y){ 
    test <- t.test(x,y, paired=FALSE) 
    out <- data.frame(pval = sprintf("%.3f", test$p.value)) 
    return(out) 
}

来源

2016-10-29 Dave

它已添加一些代码，但它是一个有点不清楚是怎么回事，它的好：你不使用你的函数或ttestmat（我们也不要有M1或m2）。如果你的问题如上所述，也许最好只在你的问题中增加两个随机向量，并显示你计算调整后的p值的尝试。那么获得帮助会更容易。 – user20650

您需要的p值向量，说p.vect。然后，你简单地包含在p.adjust()像这样：

p.adjust(p.vect, "fdr")

来源

2016-10-29 04:57:37 Noah

感谢诺亚，你的评论帮助我得到了我正在寻找的答案。 – Dave

如何使用p.adjust

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