Comparação múltipla (post-hoc) para cada grupo após ANOVA de duas vias em R

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Eu sou muito novo para R e precisa de alguma ajuda para que ele faça a análise que eu quero. Eu tenho uma trama de dados como este (simplificado):

   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

Eu quero saber se existe uma diferença significativa entre os valores médios 'expressão' para os genes (Gene 1, 2, 3,) em cada ponto de tempo (Week1, W2, W3 ...). Por exemplo, eu estou interessado em saber se na semana 3 (W3) a expressão de Gene1 é significativamente diferente do que Gene2 eu ter realizado uma análise de variância e TukeyHSD

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

my_posthoc =TukeyHSD(my_ANOVA, which = Gene) 
my_posthoc

os resultados são

  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

Isso me dá a comparission total de Gene1 para Gene2 para toda linha do tempo. Mas eu quero saber especificamente se no tempo W1, Gene1 e 2 são diffrerent, ou o que dizer no tempo W3

Publicado 10/10/2019 em 00:44
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1 respostas

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Se você só quer dividir os dados pelo tempo e executar cada análise em separado, que é bastante simples, embora o conjunto de dados é pequena demais para produzir resultados utilizáveis:

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]])))
Respondeu 10/10/2019 em 01:55
fonte usuário

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