confronto multiplo (post hoc) per ciascun gruppo dopo due ANOVA in R

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Sono molto di nuovo da R e bisogno di aiuto ottenerlo per fare l'analisi che voglio. Ho un dataframe come questo (semplificato):

   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

Voglio sapere se v'è una differenza significativa tra i valori medi 'espressione' per i geni (Gene 1, 2, 3,) in ogni momento (Week1, W2, W3 ...). Ad esempio, io sono interessato a sapere se alla settimana 3 (W3) l'espressione di gene1 è significativamente diverso da quello Gene2 ho eseguito un ANOVA e TukeyHSD

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

my_posthoc =TukeyHSD(my_ANOVA, which = Gene) 
my_posthoc

i risultati sono

  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

Mi dà la comparission totale di gene1 per Gene2 per l'intera timeline. Ma io voglio sapere in particolare se nel tempo W1, gene1 e 2 sono diffrerent, o che dire nel tempo W3

È pubblicato 10/10/2019 alle 00:44
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Se si desidera solo per suddividere i dati dal tempo ed eseguire ogni analisi a parte, che è abbastanza semplice anche se il set di dati è troppo piccola per produrre risultati utilizzabili:

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]])))
Risposto il 10/10/2019 a 01:55
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