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我刚刚进行了阶乘方差分析，然后进行了TukeyHSD后测。TukeyHSD我从输出中调整的一些 P 值是0.0000000. 这些P值真的可以为零吗？或者这是一个四舍五入的情况，我的真实 P 值可能类似于 1e-17，四舍五入到0.0000000.

R中的函数是否有任何选项TukeyHSD()可以提供包含指数的输出P值？

这是我的输出片段：

TukeyHSD(fit)

  Tukey multiple comparisons of means
    95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = lum ~ cells * treatment)

$`cells:treatment`
                    diff         lwr          upr     p adj
NULL:a-KR:a     -266.5833333 -337.887800 -195.2788663 0.0000000
WT:a-KR:a       -196.3333333 -267.637800 -125.0288663 0.0000000
KR:ar-KR:a        83.4166667   12.112200  154.7211337 0.0053485
NULL:ar-KR:a    -283.5000000 -354.804467 -212.1955330 0.0000000
WT:ar-KR:a      -196.7500000 -268.054467 -125.4455330 0.0000000
KR:e-KR:a       -219.0833333 -290.387800 -147.7788663 0.0000000
NULL:e-KR:a     -185.0833333 -256.387800 -113.7788663 0.0000000
WT:e-KR:a        -96.1666667 -167.471134  -24.8621996 0.0003216
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1 回答 1

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编辑：请参阅下面有关 Tukey p 值分辨率的警告！

dd <- data.frame(y=c(1:10,1001:1010),f=rep(c("A","B"),each=10))
fit <- aov(y~f,data=dd)

打印的 p 值为零：

(tt <- TukeyHSD(fit))
##   Tukey multiple comparisons of means
##     95% family-wise confidence level
## 
## Fit: aov(formula = y ~ f, data = dd)
## 
## $f
##     diff      lwr      upr p adj
## B-A 1000 997.1553 1002.845     0

但是看看str()节目的（缩写）输出，那里有更多信息：

str(tt)

## List of 1
##  $ f: num [1, 1:4] 1.00e+03 9.97e+02 1.00e+03 2.62e-14
##   ..- attr(*, "dimnames")=List of 2
##

您可以自己提取值：

tt$f[,"p adj"]
## [1] 2.620126e-14

或如评论中所述，print(tt,digits=15)将起作用...

警告

我决定深入挖掘并注意到TukeyHSD.aov()它所依赖的代码ptukey()，在其“示例”部分中警告说“精度可能不超过大约 8 位”。特别是，一旦 t 统计量高于约 30，p 值会在2.62e-14...

zval <- 10^seq(1,6,length=100)
pval <- ptukey(zval,2,18,lower.
par(las=1,bty="l")
plot(zval,pval,log="xy",type="l")

在此处输入图像描述

最重要的是，您根本无法区分这么小的 p 值。您可能需要重新考虑您的策略...

于 2013-05-09T21:41:33.330 回答