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我需要分析一项生物学研究。研究设计相当简单。它包括3组。1个对照组和2个测试组。两个测试组用相同的药物治疗，但剂量不同。每组大约有 14 个观察值，我查看了大约 600 个变量。我已经使用单向方差分析来确定组之间的显着命中。但是，我现在想知道治疗剂量之间是否存在定量效应。换句话说，当您将测试组 1（较低剂量）与对照组进行比较时，治疗效果在统计学上是否更大，或者当您将测试组 2（较高剂量）与对照组进行比较时，治疗效果是否更大。我还需要在分析中包含 1 或 2 个协变量。

不幸的是，我不知道 R 中是否有可以用来回答这个问题的统计测试/技术。非常感谢任何建议。

西文

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这听起来像是 multcomp-package 的工作，那里有很多资源。也可以看看这本书。

这是一个将两组的响应与对照组进行比较的示例：

require(multcomp)
mice <- data.frame(group=as.factor(rep(c("C","1","2"),rep(6,3))), 
                   score=c(58, 32, 59, 64, 55, 49, 73, 70, 68, 71, 60, 62, 53, 74, 72, 62, 58, 61))
# reoder factor, so that Control is the 1st level
levels(mice$group) <- c("C", "1", "2")

plot(score ~ group, data = mice)

在此处输入图像描述

# Anova
mod <- aov(score ~ group, data = mice)
# Multiple Comparisons with Dunnett contrasts (=Compare to control)
summary(glht(mod, linfct=mcp(group = "Dunnett")))

     Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses

Multiple Comparisons of Means: Dunnett Contrasts


Fit: aov(formula = score ~ group, data = mice)

Linear Hypotheses:
           Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
1 - C == 0   -4.000      4.965  -0.806   0.6427  
2 - C == 0  -14.500      4.965  -2.920   0.0195 *
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 
(Adjusted p values reported -- single-step method)

高温下，

于 2012-07-02T14:34:41.403 回答