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法律研究如何在 R 中執行 Tukey HSD？
在進行後設分析時，必須記住的第一件事是方差分析的零假設必須被拒絕，這樣我們才能聲稱組均值存在差異。現在，一旦我們實現了這一點，就可以簡單地使用基本 R 中的 TukeyHSD 函式來執行 Tukey HSD。
示例
考慮以下資料幀 -
x1<-rep(LETTERS[1:4],5) y1<-rep(c(5,2000,30,99),5) df1<-data.frame(x1,y1) df1
輸出
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
執行方差分析 -
ANOVA<-aov(y1~x1,data=df1) summary(ANOVA)
輸出
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
執行 Tukey HSD -
TukeyHSD(ANOVA)
輸出
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
考慮基本 R 中的 PlantGrowth 資料 -
str(PlantGrowth)
輸出
'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)
輸出
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
執行方差分析 -
示例
ANOVA<-aov(weight~group,data=PlantGrowth) summary(ANOVA)
輸出
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
執行 Tukey HSD -
TukeyHSD(ANOVA)
輸出
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
更新於: 08-12-2020
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