R语言z-score转p.value

Python020

R语言z-score转p.value,第1张

z-score计算方法为：

Z =（x-μ）/ σ

μ为均值，σ为标准差。

以下是R中将z-score转为p.value的方法：

pnorm(q, mean = 0, sd = 1, lower.tail = TRUE)

q就是z-score；

个人最常用的是双边检验（two-tailed test).

data <- read.table("./FPKM.txt",sep = '\t',header = T)

p1 <-as.matrix(p_value) 

p2 <-as.vector(p1)#格式转换

 p2

p_adjust <- p.adjust(p2,method = "BH")

Summary：t.test计算存在NA值的data时，默认的mean格式为mean(x, na.rm=TRUE),

也就是每组的NA不计入每组的个数中。

验证：

1. data 如下：

2. 在NA存在的条件下直接计算p.value

t.test(as.numeric(test)~group)$p.value,可以直接提取p-value；

t.test(as.numeric(test)~group)$estimate[1], 可以直接提取相应的mean值；

3. 去掉NA值计算p.value

可以看出两种计算相同，以后可以放心的计算含有NA值的数据啦！