如何将pairwise.t.test结果转为规范数据框用于ShinyApp分析

需要将pairwise.t.test的结果整理成指定格式的结构化表格，用于后续ShinyApp分析。现有数据集seguro1包含数值变量tmp_habilit、estciv、nmultas，以及分组变量group、group1。此前尝试的cross_df+map2方案未成功，期望输出包含variaveis、grupos、group1、group2、p.value的标准化表格。

现有数据集代码：

seguro1=structure(list(id = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 
13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20), tmp_habilit = c(20, 21, 25, 
25, 18, 23, 9, 12, 15, 14, 15, 10, 8, 7, 11, 10, 7, 9, 1, 3), 
estciv = c(3, 3, 3, 2, 2, 1, 3, 2, 1, 2, 1, 3, 2, 2, 1, 2, 
2, 1, 3, 1), nmultas = c(1, 0, 2, 3, 2, 2, 6, 4, 3, 2, 5, 
5, 4, 13, 15, 9, 6, 10, 8, 5), group = structure(c(2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L), .Label = c("2", "1", "3"), class = "factor"), 
group1 = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("1", 
"2", "3"), class = "factor")), .Names = c("id", "tmp_habilit", 
"estciv", "nmultas", "group", "group1"), row.names = c(NA, -20L
), class = "data.frame")

通过明确变量组合、运行检验并整理结果，可得到目标格式的表格：

library(purrr)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(broom)

# 定义待分析的数值变量名和分组变量名
variaveis <- names(seguro1)[2:4]
grupos <- c("group", "group1")

# 生成变量-分组组合、运行检验并整理结果
resultado_final <- cross_df(list(variaveis = variaveis, grupos = grupos)) %>%
  mutate(
    # 对每个组合运行成对t检验（Bonferroni校正）
    ttest = map2(variaveis, grupos, ~pairwise.t.test(
      x = seguro1[[.x]],
      g = seguro1[[.y]],
      p.adjust.method = "bonferroni"
    )),
    # 将检验结果转换为整洁格式
    ttest_tidy = map(ttest, tidy)
  ) %>%
  # 展开嵌套结果
  unnest(ttest_tidy) %>%
  # 调整列名与顺序以匹配需求
  select(variaveis, grupos, group1, group2, p.value)

# 查看完整结果
print(resultado_final, n = 18)

• cross_df(...)：生成数值变量与分组变量的所有可能组合，确保每个变量都和每个分组完成检验。
• map2(...)：批量执行成对t检验，指定Bonferroni方法校正p值。
• map(ttest, tidy)：使用broom包将原生检验结果转换为结构化数据框，便于后续处理。
• unnest(...)：将嵌套的结果展开为扁平表格，最后调整列顺序以匹配目标格式。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者neves