【懒人必备】【增加P值输出】R批量完成均值和SD计算，并以mean±SD的格式批量导出到EXCEL

上一篇文章【懒人必备】批量完成均值和SD计算，并以mean±SD的格式批量导出到EXCEL推出后，有小伙伴希望可以在最后一列增加p值输出。

改进后的代码

注意事项

1. 本代码用的是OneWay ANOVA的统计方法,别的统计方法需要改代码
2. 由于在样本量较少的情况下，OneWay ANOVA对正态性和方差齐性都不是特别敏感，因此这个代码中没有做这两步检验，直接做了ANOVA
3. 目前的代码没有做事后检验，如果需要事后检验，并且批量在各个数据上显示上标字母的话，请留言

数据准备

数据准备方式和【懒人必备】批量完成均值和SD计算，并以mean±SD的格式批量导出到EXCEL中一样

group	BW	SGR	CAT	SOD
1	4	1.2	21	2.2
1	5	1.4	22	2.3
1	6	1.5	23	2.5
2	14	2.2	33	3.5
2	15	2.4	34	3.6
2	16	2.5	35	3.7
3	24	3.2	43	4.4
3	25	3.4	33	4.6
3	26	3.5	45	4.8

R代码

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## 批量求均值和SD
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## Author : Cdudu
## Data   : 2019 8/14
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library(readxl)

# 读入需要统计的数据表
dat<-read_excel('Data.xls')
dat$group<-as.factor(dat$group) #将group转化为因子型，否则会影响统计结果
summary(dat)

# 创建新表用于存放Mean，SD和P值，此处as.character()中向量长度由组数决定，
# 例如上表共三组，再加上p值，需要4行，就输入as.character(1:4)
dat2<-data.frame(t1=as.character(1:4))      

for ( i in c(2:5)){            #此处向量根据应变量的列数决定，上表应变量在2-5列，因此输入c(2:5)
  means<-tapply(dat[[i]],dat$group,mean)
  means<-sprintf('%.2f',round(means,2))       #改变数字可以改变Mean的小数点位数
  SD<-tapply(dat[[i]],dat$group,sd)
  SD<-sprintf('%.2f',round(SD,2))      #改变数字可以改变SD的小数点位数
  a<-paste(means,'±',SD)
  M.aov<-aov(dat[[i]]~group,data=dat) 
  aov.sum<-summary(M.aov)
  pvalue<-aov.sum[[1]]$`Pr(>F)`[1]
  if(pvalue>0.05){a[4]<-'NS'}            #a[]中的数字根据组数决定，组数+1
  else if(pvalue>0.01){a[4]<-'*'}
  else {a[4]<-'**'}
  dat2[i-1]<-a       
  names(dat2)[i-1]<-names(dat[,i])
}

dat3<-t(dat2)   #行列转置

write.csv(dat3,'Mean&SD.csv')

以上就是全部代码，实际操作中只需要三步操作
1.在创建dat2时，确定dat2的行数为处理组数量+1

dat2<-data.frame(t1=as.character(1:4))

2.在for循环开头，输入应变量数量

for ( i in c(2:5)){

3. 在if语句中，确定p值在向量a中的存放位置，也就是处理组数量+1

if(pvalue>0.05){a[4]<-'NS'}            #a[]中的数字根据组数决定，组数+1
  else if(pvalue>0.01){a[4]<-'*'}
  else {a[4]<-'**'}

结果展示

如果最后是将dat3输出到EXCEL，那么表格如下

NULL	V1	V2	V3	V4
BW	3±0.2	4±0.3	5±0.4	*
SGR	3±0.2	3±0.2	3±0.2	NS
CAT	3±0.2	3±0.2	3±0.2	**
SOD	3±0.2	3±0.2	3±0.2	NS

V1;V2;V3即是3个试验组，V4是p值展示，里面的数值是我瞎编的。

• NS：p>0.05
• *: 0.05>p>0.01
• **: p<0.01

当然也可以将dat2输出到EXCEL，那么表格如下

NULL	BW	SGR	CAT	SOD
V1	3±0.2	3±0.2	3±0.2	3±0.2
V2	3±0.2	3±0.2	3±0.2	3±0.2
V3	3±0.2	3±0.2	3±0.2	3±0.2
V4	NS	*	**	NS