standardScreeningBinaryTrait(WGCNA)
standardScreeningBinaryTrait()所属R语言包：WGCNA
Standard screening for binatry traits
标准筛选binatry特征
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
The function standardScreeningBinaryTrait computes widely used statistics for relating the columns of the input data frame (argument datE) to a binary sample trait (argument y). The statistics include Student t-test p-value and the corresponding local false discovery rate (known as q-value, Storey et al 2004), the fold change, the area under the ROC curve (also known as C-index), mean values etc. If the input option KruskalTest is set to TRUE, it also computes the Kruskal Wallist test p-value and corresponding q-value. The Kruskal Wallis test is a non-parametric, rank-based group comparison test.
的的功能standardScreeningBinaryTrait计算二进制样品性状（参数y）有关的输入数据框的列（参数日期）的广泛使用的统计信息。统计信息包括学生t检验P值和对应的本地错误发现率（被称为Q值，楼层等人，2004年），倍数变化，ROC曲线下面积（也称为C-指数），平均值，如果的输入选项KruskalTest的设置为TRUE，这也计算秩Wallist，检验p-值和相应的Q值。采用Kruskal Wallis检验是一种非参数化，基于秩组对比测试。
用法----------Usage----------
standardScreeningBinaryTrait(
datExpr, y,
corFnc = cor, corOptions = list(use = 'p'),
kruskalTest = FALSE, qValues = FALSE,
var.equal=FALSE, na.action="na.exclude")
参数----------Arguments----------
参数：datExpr
a data frame or matrix whose columns will be related to the binary trait
一个数据框或矩阵的列将关系到二元性状。
参数：y
a binary vector whose length (number of components) equals the number of rows of datE
二进制向量，其长度（元件数）等于日期已过的行的数目
参数：corFnc
correlation function. Defaults to Pearson correlation.
相关函数。默认为Pearson相关。
参数：corOptions
a list specifying options to corFnc. An empty list must be specified as list() (supplying NULL instead will trigger an error).
一个列表指定选项corFnc。 ，必须指定一个空的列表list()（提供NULL反而会引发错误）。
参数：kruskalTest
logical: should the Kruskal test be performed?
逻辑：克鲁斯卡尔进行测试呢？
参数：qValues
logical: should the q-values be calculated?
逻辑：Q值计算出来的？
参数：var.equal
logical input parameter for the Student t-test. It indicates whether to treat the two variances (corresponding to the binary grouping) are being equal. If TRUE then the pooled variance is used to estimate the variance otherwise the Welch (or Satterthwaite) approximation to the degrees of freedom is used. Warning: here the default value is TRUE which is different from the default value of t.test. Type help(t.test) for more details.
逻辑输入参数的学生t-检验。它指示是否将两个方差（对应二进制分组）等于。如果是TRUE，那么合并方差估计方差，否则韦尔奇（或萨特思韦特）近似的自由度。警告：这里的默认值是TRUE，从t.test的默认值是不同的。有关详细信息，键入帮助（t.test）。
参数：na.action
character string for the Student t-test: indicates what should happen when the data contain missing values NAs.
字符串的学生t-检验表明会发生什么时，数据中包含的缺失值来港定居。
值----------Value----------
A data frame whose rows correspond to the columns of datE and whose columns report
一个数据框的行对应的列日和列报告
参数：ID
column names of the input datExpr.
列名输入datExpr。
参数：corPearson
pearson correlation with a binary numeric version of the input variable. The numeric variable equals 1 for level 1 and 2 for level 2. The levels are given by levels(factor(y)).
Pearson相关输入变量与一个二进制的数字版本。的数字变量等于1，第2级为1级和2。水平（因子（y）的）由下式给出的水平。
参数：t.Student
Student's t-test statistic
学生的t-检验统计量
参数：pvalueStudent
two-sided Student t-test p-value.
两面Student t检验的p值。
参数：qvalueStudent
(if input qValues==TRUE) q-value (local false discovery rate) based on the Student T-test p-value (Storey et al 2004).
（若输入qValues==TRUE）Q值（本地虚假的发现率），根据学生t检验P值（楼层等人，2004年）。
参数：foldChange
a (signed) ratio of mean values. If the mean in the first group (corresponding to level 1) is larger than that of the second group, it equals meanFirstGroup/meanSecondGroup. But if the mean of the second group is larger than that of the first group it equals -meanSecondGroup/meanFirstGroup (notice the minus sign).
（签名）比的平均值。如果第一组中的平均值（对应于第1级）是大于所述第二组，，它等于meanFirstGroup / meanSecondGroup。但是，如果第二组的平均值是大于第一组等于-meanSecondGroup/meanFirstGroup（注意到减号）。
参数：meanFirstGroup
means of columns in input datExpr across samples in the first group.
输入datExpr样本之间的第一组中的列中的装置。
参数：meanSecondGroup
means of columns in input datExpr across samples in the second group.
输入datExpr样本之间的第二组中的列中的装置。
参数：SE.FirstGroup
standard errors of columns in input datExpr across samples in the first group. Recall that SE(x)=sqrt(var(x)/n) where n is the number of non-missing values of x.
标准误差中的列输入datExpr跨在第一组中的样品。回想一下，SE（x）的=的sqrt（var（x）的的/ n）的，其中，n是x的非缺失值的数目。
参数：SE.SecondGroup
standard errors of columns in input datExpr across samples in the second group.
标准误差中的列输入datExpr跨在第二组中的样品。
参数：areaUnderROC
the area under the ROC, also known as the concordance index or C.index. This is a measure of discriminatory power. The measure lies between 0 and 1 where 0.5 indicates no discriminatory power. 0 indicates that the "opposite" predictor has perfect discriminatory power. To compute it we use the function rcorr.cens with outx=TRUE (from Frank Harrel's package Hmisc).
的ROC曲线下的面积，也称为一致性指数或C.index。这是一个衡量的歧视性权力。措施是0和1之间，其中0.5表示没有歧视性的权力。 0表示“相反”的预测具有完善的鉴别力。要计算它，我们使用的功能rcorr.cens的，用outx=TRUE（从弗兰克Harrel包Hmisc）。
参数：nPresentSamples
number of samples with finite measurements for each gene.
与有限测量的每个基因的样本数。
If input kruskalTest is TRUE, the following columns further summarize results of Kruskal-Wallis test:
，如果输入kruskalTestTRUE，下面列进一步总结Kruskal-Wallis检验的结果：
参数：stat.Kruskal
Kruskal-Wallis test statistic.
Kruskal-Wallis检验统计量。
参数：stat.Kruskal.signed
(Warning: experimental) Kruskal-Wallis test statistic including a sign that indicates whether the average rank is higher in second group (positive) or first group (negative).
（警告：实验）Kruskal-Wallis检验统计，包括标志上显示的平均排名是否是在第二组（阳性）或第一组（负）。
参数：pvaluekruskal
Kruskal-Wallis test p-values.
Kruskal-Wallis检验的P值。
参数：qkruskal
q-values corresponding to the Kruskal-Wallis test p-value (if input qValues==TRUE).
Q值对应的Kruskal-Wallis检验p值（如果输入qValues==TRUE“）。
（作者）----------Author(s)----------
Steve Horvath
参考文献----------References----------
simultaneous conservative consistency of false discovery rates: A unified approach. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 66: 187-205.
实例----------Examples----------
m=50
y=sample(c(1,2),m,replace=TRUE)
datExprSignal=simulateModule(scale(y),30)
datExprNoise=simulateModule(rnorm(m),150)
datExpr=data.frame(datExprSignal,datExprNoise)
Result1=standardScreeningBinaryTrait(datExpr,y)
Result1[1:5,]
# use unequal variances and calculate q-values[使用不平等的差异，并计算Q值]
Result2=standardScreeningBinaryTrait(datExpr,y, var.equal=FALSE,qValue=TRUE)
Result2[1:5,]
# calculate Kruskal Wallis test and q-values[计算秩Wallis检验和Q值]
Result3=standardScreeningBinaryTrait(datExpr,y,kruskalTest=TRUE,qValue=TRUE)
Result3[1:5,]
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注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
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发表于 2012-10-1 22:23:08
