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我是 R 的新手，刚开始在 R 中编写函数。我的目的是创建一个函数来改进检查变异的过程并进一步进行 ANOVA 或 Kruskal wallis 检验，还计算显着项目的平均值或中位数。

Result<- function(variable, group, database){
  variable <- database$variable
  group <- database$group
  R1 <- database%>%
    bartlett.test(x= variable, g= group)
  R1
  if(R1>=0.05){ #ANOVA is suitable
    z <- aov(variable, group, data=database)
    zx<-summarize(z)
    zxc<- unlist(zx)['Pr(>F)1']
    if(zx<0.05){ #if result of ANOVA smaller than 0.05 then calculate the mean
      R2 <- database%>%
        group_by(group)%>%
        summarize(mean(variable))%>%
        print()
      R3 <- TukeyHSD(z, "variable")
      R3
      }
    }else{#k-w is suitable
      q <- kruskal.test(variable, group, data=database)
      qw <- q[["p.value"]]
      if(qw<0.05){
        R4 <- database %>%
          group_by(group) %>%
          summarise(mean(variable))%>%
          print()
        R5 <- dunnTest(variable, group, method="bonferroni", data= database)
        R5
      }
      }
}

将变量放入函数后，出现错误

Error in complete.cases(x, g) : no input has determined the number of cases
12.
complete.cases(x, g)
11.
bartlett.test.default(., x = variable, g = group)
10.
bartlett.test(., x = variable, g = group)
9.
function_list[[k]](value)
8.
withVisible(function_list[[k]](value))
7.
freduce(value, `_function_list`)
6.
`_fseq`(`_lhs`)
5.
eval(quote(`_fseq`(`_lhs`)), env, env)
4.
eval(quote(`_fseq`(`_lhs`)), env, env)
3.
withVisible(eval(quote(`_fseq`(`_lhs`)), env, env))
2.
database %>% bartlett.test(x = variable, g = group)
1.
Result(PCtoopday, patho, nmlab_PCintendedLC_forpatho)

我已经查了一段时间了，complete.case() 在我的变量中都是 TRUE 的。我无法弄清楚我的功能有什么问题，也不确定我的功能的其他部分是否可以解决......希望你们能帮助我，谢谢！

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1 回答 1

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data.fram问题源于您如何在函数中提取列。您可以比较以下两个示例。Species前者在提取数据集列时失败iris，但后者有效。

fun <- function(data, var){
  return(data$var)
}

fun(iris, Species)
# NULL

fun <- function(data, var){
  return(data[[var]])
}

fun(iris, "Species")
# [1] setosa  setosa  setosa  setosa  setosa
# ...

因此，您需要像这样修改您的功能：

Result<- function(variable, group, database){
  variable <- database[[variable]]
  group <- database[[group]]
  ...
}

并使用引用 variable和group参数执行它。

Result("PCtoopday", "patho", nmlab_PCintendedLC_forpatho)
于 2020-06-09T09:53:04.253 回答