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我想知道 R 中是否存在执行以下操作的包/函数：“比例同质性卡方检验的事后成对比较”（或等效项），此处描述： http:// epm.sagepub.com/cgi/content/abstract/53/4/951

我的情况只是在 2 x X 矩阵上进行 chi 测试。我发现了一个差异，但我想知道哪些列对差异“负责”。

谢谢， 塔尔

如果我有一些数据并进行方差分析和事后测试，我如何制作一个自动添加事后分类的箱线图，而不必在 R 之外编辑图形？

例如，以下是一些入门数据：

这是运行简单单向方差分析和所有计划外比较事后测试的代码：

此时，我想将 x 归入“a”组，将 y 归入“b”组，将 z 归入“a,b”组。我可以制作箱线图，但你如何用字母注释它？

我试图了解如何在 R 中使用 ANOVA 和事后测试。到目前为止，我已经使用 aov() 和 TukeyHSD() 来分析我的数据。例子：

我的问题是，现在我有一个巨大的成对比较列表，但不能用它做任何事情：

这个数据集有 40 行......理想情况下，我想得到一个看起来像这样的数据集：

• Act_Glu2：一个
• Act_Ala2：一个
• NegI_Ala2: b...

我希望你明白这一点。到目前为止，我在网上没有找到任何可比的东西......我还尝试在从 TukeyHSD 生成的文件中只选择重要的对，但文件并没有“确认”它是由行和列组成的，因此无法选择...... .

也许我的方法存在根本性的问题？

我运行以下几行：

但是该MEANS语句适用于类变量（“错误：此效果中只允许类变量。” SAS 说。）。反过来，我只定义了响应（试验）MODEL AA BB CC DD EE = / NOUNI;：。有谁能够帮我？

PS
（基本上我的设计在CrossValidated中进行了解释。）

我有一个不平衡的实验，我们在三个地点（L、M、H）测量met四种不同植被类型（a、b、c、d）的参数（ ）。所有三个地点都存在所有植被类型。植被类型在 L 和 M 处重复 4 次，在 H 处重复 8 次。

因此，简单的 anova 和 TukeyHSD 将不起作用。包 Agricolae ( HSD.test) 和 DTK ( DTK.test) 仅适用于单向设计，然后是 multcomp...mcp函数中的 Tukey 测试是否计算 Tukey-Kramer 对比，还是给出常规的 Tukey 对比？我认为第一个是这种情况，因为该软件包旨在测试不平衡设计的多重比较，但我不确定，因为两种方法产生的 p 值实际上是相同的。那么什么测试是合适的呢？

此外，是否有更合适的方法来为不平衡的数据集进行这种双向方差分析？

我想在 Rbwplot中的lattice包中的函数中将事后分析之后的重要性标签添加到盒须图。我已经阅读了R 中 anova boxplot 上 Posthoc 标签ggplot2中基于 Posthoc 标签的解决方案但是这没有显示框架内的解决方案。这里有没有人曾经尝试过这个并且可以给我一些指示？如果有某种方法可以从 bwplot 对象中获取位置（正如R 邮件列表中本文中针对常规箱线图对象所建议的那样），我猜我应该朝那个方向看？提前致谢！lattice

亲切的问候，

调频

我正在对 3 个组进行 prop.test() ：

p.value 非常低（1.041e-13）。我想知道哪对组显示出显着的比例差异。

我以为我可以运行以下代码....

...但它不起作用，因为 HSD.test 只能处理 aov 或 lm 对象。

我还剩下什么解决方案？无论解决方案是否意味着 Bonferroni（或其他）校正而不是 Tukey 校正。

我用我的数据集（不等的样本量，不等的方差）在 r 中运行了一个双向方差分析：1 个变量在 3 个物种中测量（每个物种中都有雄性和雌性）。这在物种之间产生了显着的结果，所以我想知道哪些成对比较产生了显着性。我知道包中有用于在 R 中执行事后测试的功能：例如

来自http://www.uwlax.edu/faculty/toribio/math305_fall09/multiple.txt的 Dunnett 的事后测试。所需软件包：“multcomp”、“mvtnorm”、“survival”、“splines”

*注： glht 在“multcomp”中描述

但 Dunett 的测试旨在将所有组与对照组进行比较。相反，我想将所有组相互比较，Dunnett C。有谁知道执行 Dunnett C 的包或知道如何编码？（方程在：http ://pic.dhe.ibm.com/infocenter/spssstat/v21r0m0/index.jsp?topic=%2Fcom.ibm.spss.statistics.help%2Falg_posthoc_unequalvar.htm ）

相关问题的链接（如何从数据子集随机抽取并在 R 中引导统计测试）提供了一个很好的示例，说明如何对数据帧中随机抽取的数据子样本进行统计测试。作为这个问题的扩展，我想知道如何对统计测试的引导迭代执行事后测试，在该测试中发现组之间存在显着差异。

假设我在三年内（Y1、Y2、Y3）对植物进行了采样。我想知道使用 Kruskal-Wallis 检验，植物的中位长度在不同年份之间是否存在显着差异。如果他们这样做（即 p 值 <0.05），我想知道哪些年份显示出显着差异，使用 Wilcoxon 秩和检验。由于我的数据框中有一些植物在某一年内进行了多次测量，因此我将在每一年内为这些植物随机绘制一行，用于每次统计测试迭代以防止伪复制。该过程将重复 10 次。

示例数据：

我的问题是，在存在显着差异的情况下，如何在引导重复中执行事后测试（然后将每个测试统计量、p 值和参数值保存在矩阵/数据框中）。我已经尝试了下面的代码，但我得到的只是一个与迭代次数相同长度的输出矩阵，这不应该是这种情况。

在 Kruskal-Wallis 测试很重要的情况下，我希望得到一个带有 KW 测试输出的数据框行，以及事后测试的每个测试输出的一行（即具有统计值的列，一列使用 p 值和行标签指定运行了哪个事后测试：w1、w2 或 w3）。在 Kruskal-Wallis 检验不显着的情况下，我只希望返回 KW 统计数据、p 值和参数。任何建议将不胜感激！

有谁知道如何在具有因子设计的 ANCOVA 模型中进行事后测试？

我有两个向量，由 23 个基线值（协变量）和 23 个治疗后的值（因变量）组成，并且我有两个具有两个水平的因子。我创建了一个 ANCOVA 模型并计算了调整后的平均值、标准误差和置信区间。例子：

现在我想测试调整后的方法之间是否存在差异

新安慰剂：新药物
旧安慰剂：旧药物
新安慰剂：旧药物
旧安慰剂：新药物

所以我尝试了：

和：

有谁知道如何解决这个问题？

非常感谢！

PS 更多信息见

R：如何以图形方式绘制调整后的均值、SE、CI ANCOVA