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非常に初歩的な質問で恐縮なのですが、下記コードによる計算結果をtxt等に出力する方法を教えていただけないでしょうか？

下記のように4列、複数行のデータ（csv）があり、これを各列すべての組み合わせでMann-Whitney-testを行います。

```

           A1 A2 A3 A4
           31 42 33 54
           56 74 48 69
           11 12 13 14
           16 57 18 19
           41 22 63 24
           26 57 28 22
           31 32 33 31
           36 37 78 31
           41 42 43 41
    
```

いろいろなサイトを見て回り、下記のようなコードを使えば、解析可能であることがわかりました。

```

    Data <- read.csv("test.csv", header = TRUE, skip = 0)
    library(plyr)
    combos <- combn(ncol(Data),2)
    
    adply(combos, 2, function(x) {
    test <- wilcox.test(Data[, x[1]], Data[, x[2]])
    
    out <- data.frame("var1" = colnames(Data)[x[1]]
                  , "var2" = colnames(Data[x[2]])
                  ,  "p.value" = sprintf("%.3f", test$p.value)
    )
    return(out)
    })
    
```

しかし、データ数（列数）を増やした場合に、大量の結果が出力されてしまい、[ reached getOption("max.print") -- 9397
行を無視しました ] のように出力されます。  
最終的には下記にようなテーブルにしたいのですが、ここまで整っていなくとも現時点で出力される結果を、txtなんかにできればと考えています。

```

            A1   A2   A4   A4
        A1 0.03 0.06 0.05 0.9
        A2 0.99 0.1. 0.56 0.23
        A3 0.32 0.07 0.xx 0.xx
        A4 0.xx 0.xx 0.xx 0.xx
    
```

素人考えで下記のように、write,tableを挿入してみましたが、「 0 列 0 行のデータフレーム」と出力され、空のtextが生成されました。

```

    adply(combos, 2, function(x) {
    test <- t.test(Data[, x[1]], Data[, x[2]])
    out <- data.frame("var1" = colnames(Data)[x[1]]
    , "var2" = colnames(Data[x[2]])
    ,  "p.value" = sprintf("%.100f", test$p.value))
    write.table(out, file = "result3.txt", sep = "\t")
    })
    
```

ご指導のほど、よろしくお願いいたします。
CC BY-SA 3.0
2017-07-05T08:20:08.470
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2017-07-06T00:50:54.887
24217
question
r
R言語におけるMann Whitney Test （もしくはt-test）の計算結果の出力する方法
こういう感じでしょうか．  
`adply` 内の`out` には1ペア分の結果しか入ってないので，ファイルに書き出すのは`adply`の結果の`data.frame`です．

`sprintf(".100f", x)` としてしまうと，小数点以下が100桁になってしまうので，そのまま数値で書き出せばよいと思います．

```

    Data <- read.csv("test.csv", header=TRUE)
    combos <- combn(colnames(Data), 2)
    result <- plyr::adply(combos, 2, function(x) {
      test <- wilcox.test(Data[[x[1]]], Data[[x[2]]])
      out <- data.frame(var1 = x[1], var2 = x[2], p.value = test$p.value, stringsAsFactors = FALSE)
      return(out)
    }, .id = NULL)
    write.table(result, file = "result3.txt", sep = "\t", row.names = FALSE)
    
```

また，結果を表形式にするのであれば，例えばこんな感じになります．

```

    n <- ncol(Data)
    ret <- matrix(rep(NA, n^2), ncol = n, nrow = n, dimnames = list(colnames(Data), 
      colnames(Data)))
    for (i in 1:nrow(result)) {
      ret[result$var1[i], result$var2[i]] <- sprintf("%.3f", result$p.value[i])
    }
    ret
    #>    A1 A2      A3      A4     
    #> A1 NA "0.157" "0.426" "0.929"
    #> A2 NA NA      "0.930" "0.269"
    #> A3 NA NA      NA      "0.536"
    #> A4 NA NA      NA      NA
    
```
CC BY-SA 3.0
2017-07-05T11:50:52.497
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2017-07-05T11:50:52.497
24196
36105
answer
`utils::stack()`や`tidyr::gather()`でデータを縦長の形に変形して、標準の `pairwise.wilcox.test()`
を使ってみてはいかがでしょうか。  
今回は、多重検定の補正はしていないようですので、

```

    stackedData <- stack(Data)
    head(stackedData)
    #   values ind
    # 1     31  A1
    # 2     56  A1
    # 3     11  A1
    # 4     16  A1
    # 5     41  A1
    # 6     26  A1
    
    with(stackedData,
         pairwise.wilcox.test(values, ind, exact = FALSE,
                              p.adjust.method = "none"))
    
    #   Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test 
    #
    # data:  values and ind 
    # 
    #    A1   A2   A3  
    # A2 0.16 -    -   
    # A3 0.43 0.93 -   
    # A4 0.93 0.27 0.54
    # 
    # P value adjustment method: none 
    
```

結果を他所に書き出すなら、上記結果の`$p.value`だけ取り出せば良いと思います。

```

    temp <- with(stackedData,
                 pairwise.wilcox.test(values, ind, exact = FALSE,
                                      p.adjust.method = "none"))$p.value
    temp
    #           A1        A2        A3
    # A2 0.1568459        NA        NA
    # A3 0.4260596 0.9295276        NA
    # A4 0.9291240 0.2686996 0.5360784
    
```

はじめて回答してみましたので、不備などありましたらご指摘ください。
CC BY-SA 3.0
2017-07-06T00:50:54.887
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answer