4

我想在 R 中对 Levene 的测试进行成对比较事后测试。我知道如何在 SAS 中使用 PROC GLM 进行测试，但我似乎无法弄清楚如何在 R 中进行。有没有人有主意？在下面的示例中，我希望能够测试“猫”的所有级别（即 AB、AC、AD、BC、BD、CD）之间方差的同质性。我发现最好的方法是将我的数据子集到每一对，然后对每个子集运行 Levene 测试，然后在最后进行 Bonferroni 校正。但是，当我的因素数量变大时，这不是一个实际的解决方案。

library(car)
dat <- rnorm(100, mean=50, sd=10)
cat <- rep(c("A", "B", "C","D"), each=25)
df <- data.frame(cat,dat)
df$cat <- as.factor(df$cat)

LT <- leveneTest(dat ~ cat, data = df)
4

1 回答 1

7

因为 Levene 测试只是对样本方差（残差）而不是样本均值进行的 ANOVA，所以您可以手动计算残差，然后使用 TukeyHSD 测试作为事后运行 ANOVA。

首先，如标题所示的多重比较：使用您的示例，带有一个额外的因子（cat2），因此我们也可以进行交互：

df <- df %>% group_by(cat, cat2) %>% 
  mutate(dat.med = ifelse(dat,median(Ctmax, na.rm=TRUE), ifelse(dat==NA, NA)))

上面的代码跳过 NA 值并计算每个因子组合的样本中位数，将它们放在数据集中的新列 (dat.med) 中。

然后我们计算残差，将它们更改为绝对值并将它们放在另一列中：

df$dat.med.res<-abs(df$dat-df$dat.med)

# Then we run an ANOVA, and post-hoc if necessary:
levene.dat.aov<-aov(dat.med.res~cat*cat2,df)
summary(levene.dat.aov)
TukeyHSD(levene.dat.aov)

要添加重复测量，请将方差分析更改为：

 aov(dat.med.res~cat+Error(Subject/(cat)),df)

对于两级因子的成对比较（使用包 PairedData）：

levene.var.test(df$dat[df$cat=="A"], df$dat[df$cat=="B"],location=c("median"))
于 2017-06-12T07:38:58.763 回答