# 分割表の無作為化検定(Randomization test)をする関数2

random.test.2 <- function(table, times=10000){	#table:分割表, times:反復回数
	sum.row <- apply(table,1,sum)
	sum.col <- apply(table,2,sum)
	test.table <- r2dtable(times, sum.row, sum.col)
	result <- list()
	for (i in 1:length(table)){	#分割表の測定項目分を繰り返す
		test <- table[[i]]	#入力データを代入
		for (j in 1:times){	#反復回数だけ繰り返す
			test <- c(test, test.table[[j]][[i]])	#検定用データの代入
		}
		tmp.res <- (rank(test)[1])/(times+1)	#入力データと検定用データの中での入力データの階級
		result[i] <- 2 * min(tmp.res, 1-tmp.res)	#両側検定のp値
	}
	result <- matrix(result, nrow=nrow(table))
	colnames(result) <- colnames(table)
	rownames(result) <- rownames(table)
	return(result)
}

# 使い方
data <- c(70,40,80, 60,50,100, 10,60,200, 110,70,30)	#テストデータの作成
table <- matrix(data, nrow=3)
colnames(table) <- c("bush", "forest", "grassland", "wetland")
rownames(table) <- c("endemic", "invasive", "others")
table	#テストデータ

random.test.2(table)

# 参考：各列のカテゴリーの出現比率が全体のカテゴリーごとの出現比率との差を出すには次のようにする
prop.row <- apply(table,1,sum) / sum(table)
prop.each <- t(t(table) / apply(table,2,sum))
t(t(prop.each) - prop.row)