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法律研究如何在 R 中执行 Tukey HSD？
在进行后设分析时，必须记住的第一件事是方差分析的零假设必须被拒绝，这样我们才能声称组均值存在差异。现在，一旦我们实现了这一点，就可以简单地使用基本 R 中的 TukeyHSD 函数来执行 Tukey HSD。
示例
考虑以下数据帧 -
x1<-rep(LETTERS[1:4],5) y1<-rep(c(5,2000,30,99),5) df1<-data.frame(x1,y1) df1
输出
x1 y1 1 A 5 2 B 2000 3 C 30 4 D 99 5 A 5 6 B 2000 7 C 30 8 D 99 9 A 5 10 B 2000 11 C 30 12 D 99 13 A 5 14 B 2000 15 C 30 16 D 99 17 A 5 18 B 2000 19 C 30 20 D 99
示例
执行方差分析 -
ANOVA<-aov(y1~x1,data=df1) summary(ANOVA)
输出
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) x1 3 14361185 4787062 1.07e+32 <2e-16 *** Residuals 16 0 0 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
示例
执行 Tukey HSD -
TukeyHSD(ANOVA)
输出
Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = y1 ~ x1, data = df1) $x1 diff lwr upr p adj B-A 1995 1995 1995 0 C-A 25 25 25 0 D-A 94 94 94 0 C-B -1970 -1970 -1970 0 D-B -1901 -1901 -1901 0 D-C 69 69 69 0
示例
考虑基本 R 中的 PlantGrowth 数据 -
str(PlantGrowth)
输出
'data.frame': 30 obs. of 2 variables: $ weight: num 4.17 5.58 5.18 6.11 4.5 4.61 5.17 4.53 5.33 5.14 ... $ group : Factor w/ 3 levels "ctrl","trt1",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
示例
head(PlantGrowth,20)
输出
weight group 1 4.17 ctrl 2 5.58 ctrl 3 5.18 ctrl 4 6.11 ctrl 5 4.50 ctrl 6 4.61 ctrl 7 5.17 ctrl 8 4.53 ctrl 9 5.33 ctrl 10 5.14 ctrl 11 4.81 trt1 12 4.17 trt1 13 4.41 trt1 14 3.59 trt1 15 5.87 trt1 16 3.83 trt1 17 6.03 trt1 18 4.89 trt1 19 4.32 trt1 20 4.69 trt1
执行方差分析 -
示例
ANOVA<-aov(weight~group,data=PlantGrowth) summary(ANOVA)
输出
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) group 2 3.766 1.8832 4.846 0.0159 * Residuals 27 10.492 0.3886 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
示例
执行 Tukey HSD -
TukeyHSD(ANOVA)
输出
Tukey multiple comparisons of means 95% family-wise confidence level Fit: aov(formula = weight ~ group, data = PlantGrowth) $group diff lwr upr p adj trt1-ctrl -0.371 -1.0622161 0.3202161 0.3908711 trt2-ctrl 0.494 -0.1972161 1.1852161 0.1979960 trt2-trt1 0.865 0.1737839 1.5562161 0.0120064
更新于: 08-12-2020
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