結論: rstats::reformulate() を使うとうまくいきました
きょうも R 言語によるデータ解析をサポートしました。 本日のご相談内容は「複数の変数について統計検定をするにあたり、ほぼ同じコードを何度も実行しているのでもっとうまく書きたい」というものでした。
下記のようなケースです:
rstatix::wilcox_test(data = iris, formula = Sepal.Length ~ Species, paired = FALSE)
rstatix::wilcox_test(data = iris, formula = Sepal.Width ~ Species, paired = FALSE)
rstatix::wilcox_test(data = iris, formula = Petal.Length ~ Species, paired = FALSE)
rstatix::wilcox_test(data = iris, formula = Petal.Width ~ Species, paired = FALSE)
確かに共通化したいですね 👀
1st try 🔗
まず、何も考えずふつうに関数化してみました。
my_wilcox <- function(df, response) {
rstatix::wilcox_test(data = df, formula = response ~ Species, paired = FALSE)
}
一見よさそうに思うのですが、これでは下記のようなエラーが出てしまいます 💣:
> my_wilcox(iris, "Sepal.Width")
Error in `pull()`:
! Can't extract columns that don't exist.
✖ Column `response` doesn't exist.
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.
問題となっているのは、引数 response です。
意図としては、この response は受け取ったカラム名を展開してから、つまり Sepal.length として評価されてほしいのですが、実際には response というカラムとしてそのまま解釈されてしまっています。
formula を作り直して再チャレンジ 🔗
下記のように、 rstats::refourmulate() を使うことで、変数展開後のカラム名を使って formula 型のオブジェクトを引数 formula に渡せるようになりました。
my_wilcox <- function(df, response) {
rstatix::wilcox_test(
data = df,
formula = reformulate("Species", response = response),
paired = FALSE
)
}
> my_wilcox(iris, "Sepal.Length")
# A tibble: 3 × 9
.y. group1 group2 n1 n2 statistic p p.adj p.adj.signif
<chr> <chr> <chr> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
1 Sepal.Length setosa versicolor 50 50 168. 8.35e-14 1.67e-13 ****
2 Sepal.Length setosa virginica 50 50 38.5 6.4 e-17 1.92e-16 ****
3 Sepal.Length versicolor virginica 50 50 526 5.87e- 7 5.87e- 7 ****
いい感じです 🎉
今日も勉強させてもらいました。ありがとうございます 😌