R: 使用lappy在两个列表上同时迭代函数?

我有多个因素来划分我的数据。

按一个因素( uniqueGroup ),我想通过另一个因素将我的数据子集( distance ),我想首先通过“移动阈值”对数据进行分类,然后测试各组之间的统计差异。

我创建了一个函数 movThreshold 对我的数据进行分类,并通过 wilcox.test 。要改变不同的阈值,我只需运行

lapply(th.list,       # list of thresholds
       movThreshold,  # my function
       tab = tab,     # original data
       dependent = "infGrad") # dependent variable

现在我意识到事实上 我需要首先将我的数据子集 通过 唯一组 和 然后改变阈值 .但我不知道如何在我的 lapply 密码

我的虚拟数据:

set.seed(10)
infGrad <- c(rnorm(20, mean=14, sd=8),
            rnorm(20, mean=13, sd=5),
            rnorm(20, mean=8, sd=2),
            rnorm(20, mean=7, sd=1))
distance <- rep(c(1:4), each = 20)
uniqueGroup <- rep(c("x", "y"), 40)

tab<-data.frame(infGrad, distance, uniqueGroup)


# Create moving threshold function &
# test for original data
# ============================================

movThreshold <- function(th, tab, dependent, ...) {

  # Classify data 
  tab$group<- ifelse(tab$distance < th, "a", "b")

  # Calculate wincoxon test - as I have only two groups
  test<-wilcox.test(tab[[dependent]] ~ as.factor(group),  # specify column name
                    data = tab)

  # Put results in a vector 
  c(th, unique(tab$uniqueGroup), dependent, uniqueGroup, round(test$p.value, 3))

}

# Define two vectors to run through
# unique group
gr.list<-unique(tab$uniqueGroup)

# unique threshold
th.list<-c(2,3,4)

如何运行 拉普拉 超过两个列表??

lapply(c(th.list,gr.list),  # iterate over two vectors, DOES not work!!
              movThreshold, 
              tab = tab, 
              dependent = "infGrad")

在我之前的问题中( Kruskal-Wallis test: create lapply function to subset data.frame? ),我学习了如何遍历表中的各个子集:

lapply(split(tab, df$uniqueGroup), movThreshold})

但是,如何一次遍历子集和阈值呢?