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使用 R (contr.treatment) 中的默认对比，线性模型对象的摘要根据级别名称给出行名称。当我将对比更改为 contr.sum 时，线性模型对象的摘要会根据编造的数字给出行名称。

对于下面的示例代码，处理对比的行名称是 xa xb xc xd xe，对于总对比，它们是 x1 x2 x3 x4 x5。

除了手动重命名行之外，有没有办法让这些行为相同？

例子：

y <- rnorm(10, 0, 1)
x <- factor(rep(letters[1:5], each = 2))

options(contrasts = c("contr.treatment", "contr.poly"))
summary(lm(y ~ x))

options(contrasts = c("contr.sum", "contr.poly"))
summary(lm(y ~ x))
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我喜欢你的解决方案@Aaron，并且已经实现了它，但我认为它包含一个危险的错误。总和对比为您提供前n-1 个因子和总平均值之间的差异，而不是最后n-1 个因子之间的差异，这是您的命名算法返回的结果。参见 Crawley 的 R 书第 2 版第 442-443 页。

因此，我认为正确的功能应该是：

contr.sum.keepnames <- function(...) {
    conS <- contr.sum(...)
    colnames(conS) = rownames(conS)[-length(rownames(conS))]
    conS
}

顺便说一句，我尝试将此添加为评论，但在评论中添加代码块时遇到了困难。

于 2016-02-16T13:07:22.683 回答
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我仍然不确定这是一个好主意，我认为对对比度的含义感到困惑的可能性太高了。不过，我要做的是创建一个新的 contrasts 函数，它计算总对比但将名称设置为等于处理对比中的默认名称。

set.seed(5)
n <- 5
y <- c(10 + rnorm(n, 0, 1), 20 + rnorm(n, 0, 1), 30 + rnorm(n, 0, 1))
wFactor <- as.factor(c(rep("A", n), rep("B", n), rep("C", n)))

contr.sumX <- function(...) {
  conT <- contr.treatment(...)
  conS <- contr.sum(...)
  colnames(conS) <- colnames(conT)
  conS
}

作为参考，这是通常的输出：

> m1 <- lm(y ~ wFactor, contrasts = list(wFactor=contr.sum(n = levels(wFactor))))
> coef(summary(m1))
              Estimate Std. Error     t value     Pr(>|t|)
(Intercept) 19.8218432  0.2481727  79.8711599 9.889455e-18
wFactor1    -9.6079241  0.3509692 -27.3754029 3.480430e-12
wFactor2    -0.1934654  0.3509692  -0.5512319 5.915907e-01

这是contr.sumX函数的输出。

> m2 <- lm(y ~ wFactor, contrasts = list(wFactor=contr.sumX(n = levels(wFactor))))
> coef(summary(m2))
              Estimate Std. Error     t value     Pr(>|t|)
(Intercept) 19.8218432  0.2481727  79.8711599 9.889455e-18
wFactorB    -9.6079241  0.3509692 -27.3754029 3.480430e-12
wFactorC    -0.1934654  0.3509692  -0.5512319 5.915907e-01

或者，您可以提前为特定因素设置对比度：

contrasts(wFactor) <- "contr.sumX"
m3 <- lm(y ~ wFactor)
> coef(summary(m3))
              Estimate Std. Error     t value     Pr(>|t|)
(Intercept) 19.8218432  0.2481727  79.8711599 9.889455e-18
wFactorB    -9.6079241  0.3509692 -27.3754029 3.480430e-12
wFactorC    -0.1934654  0.3509692  -0.5512319 5.915907e-01
于 2012-06-01T16:27:07.813 回答