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我对 R 非常陌生，需要一些帮助才能完成我想要的分析（我一直在 GraphPad Prism 中进行的分析，但这不能处理大型数据集）。我有一个这样的数据框（简化）：

我想知道每个 RBP 的“Short”和“Long”Seq 的平均“Sites.length”值之间是否存在显着差异。我执行了方差分析和 TukeyHSD：

结果如下所示：

问题是我需要 TukeyHSD 仅比较同一 RBP 的“长”和“短”（即仅长：A v 短：A，长：B v 短：B 等），因为其他比较没有意义. 将它们相互比较会增加调整后的 p 值，因为它正在纠正我不希望它执行的无意义比较。

有没有办法告诉 TukeyHSD 数据应该将每个 RBP 的“长”和“短”分组在一起/只比较同一 RBP 的“长”和“短”？

或者是否有另一个测试可以做到这一点？

更新：我已经尝试了许多其他测试，看看我是否可以从 R 中的 Prism Graphpad 复制我的分析 - lme、manova、HSD.test (agricolae)、glht (multcomp)、因子图、SidakSD、Sidak、重复测量方差分析（使用基因、Seq 和 RBP 设置为因子）：

但是没有任何东西可以复制分析，我需要使用 Graphpad Prism 无法处理的更大数据集重复此分析。最接近的是 aov/TukeyHSD（除了上面描述的问题）和一个带有 t.test 的 for 循环（如下所述；但是虽然 Prism 分析中的一个比较给出了显着的结果，但与此的所有比较都不显着）：

我执行的 Graphpad Prism 分析是：

• 重复测量双向方差分析（告诉它给定基因的“长”和“短”值匹配）

• Sidak 的多重比较检验（但显着性比较在 Bonferroni 和 Holm-Sidak 多重比较检验中也很显着）。

有人可以帮忙吗？

我已经指定了一个混合效应线性模型，lmer但我不知道如何指定它的对比度。在我的数据中，我有Condition两个级别，而每个级别Condition都有 20-20 Players。在每种情况下，我都提出了 7 Scenarios，可以在 中评估 7 次Trials。因此Condition和Scenario是固定效应，具有随机效应Player和Trial，其中Trials 嵌套在每个Scenario中。

我的模型如下所示：

我得到了显着的方差分析结果，但我想知道哪些Scenarios 不同，哪些也不同Trials。

我尝试使用lsmeansfrom lmerTest，它输出最小二乘均值，但我不确定如何解释结果。

以及如何比较个人Trials？

我有一个具有这种结构的数据框：

我想测试效果值〜变量，考虑到观察是按主题分组的。所以我想使用重复测量方差分析，其中“变量”被认为是每个主题的重复测量。电话是aov(value ~ variable + Error(topic/variable))。

到此为止一切正常。

然后我想用 执行事后测试glht(model, linfct= mcp(variable = 'Tukey'))，但我收到两个错误：

'glht' 不支持 'aovlist' 类的对象 没有找到 'model' 的 'model.matrix' 方法！因为，取出错误项解决了错误，我认为这就是问题所在。

那么，如何对重复测量 anova 执行事后测试？

谢谢！

我有一个部分显示在下面的数据集。我使用方差分析来查看以区域为协变量的值中性别之间的差异。但是，当使用 TukeyHSD 进行多重比较校正时，我发现它显示的比较比必要的要多（如下所示）。我唯一感兴趣的部分是第一行（即每个区域内的 M 与 F），而不是区域之间。有没有办法在 anova 模型或 Tukey 中指定这一点？谢谢！

model=aov(value~Sex*Region,data=data TukeyHSD(model)

我正在调查尺寸随时间的变化。我在针对年份的多元线性模型中有五个大小变量。我使用 car 包中的 Anova() 函数来测试每个尺寸测量的斜率是否相等。由于它们被证明是显着不同的，我想对大小测量的每个组合进行成对测试（记住，这些是响应变量），但我没有设法弄清楚如何去做。到目前为止，我的代码与下面的代码几乎相同，但不是分类变量，而是数字作为解释变量。

因此，使用此示例，我想测试 SL 到 SW、SL 到 PL、SL 到 PW 等的斜率是否显着不同，对每个组合都这样做，并（可选地）调整 p 值。我正在为多元回归中的斜率寻找一些事后检验。

谢谢，

嘉宝

I have run a one-way ANOVA test with welch's correction using oneway.test() in R, as I have data that violate the assumption of equal variance (transformations did not solve the problem).

A simple data example:

I have multiple groups so I would now like to run pairwise post-hoc tests. Is there anyway to do this with an object from the oneway.test() function? If not, how would one go about running pair-wise tests on groups with unequal variances? I have not been able to find an answer to this question online. Any advice would be appreciated.

我使用 lme4 在 R 中运行混合效果逻辑回归（通过调用 glmer），现在我正在尝试进行事后比较。因为它们是成对的，所以 Tukey 应该没问题，但我想手动调整应该进行多少次测试 - 现在它是为 12 次测试进行的，但我只对 6 次比较感兴趣。

到目前为止，我的代码看起来像这样

不知何故，我可能需要使用以下内容，但我不确定如何。

有人可以帮忙吗？谢谢！劳拉

How can I run a Holm-Sidak test on a repeated measures anova in R?

MeanSEP is the voltag potential from the result of a paper I have to recreate the statistical testing for in a class. I am looking for a significant difference between the conditions; Baseline, ABCD, DCBA, and 300.

Here is as far as I've gotten:

我和我的一些学生已经在许多地方寻找解决这个问题的方法，但实际上已经几个月了。我不断被提及我不想使用的 lme 命令。提供的输出不是我的同事或我自己使用超过 15 年的输出。此外，鉴于我使用 R 作为教学工具，它在 t 检验和入门统计学生的单向方差分析之后表现不佳。我正在使用一个因素重复进行双向 RM ANOVA。我已经成功地让 R 复制了 Sigmaplot 为主要效果提供的内容。然而，R 给出的事后分析与 Sigmaplot 中的相同事后分析显着不同。这是我使用的代码 - 带有注释（因为我也使用它来教学生）。

我希望有人能帮忙。谢谢！

问题：我想了解如何更改 Tukey 在 R 中的测试计算均值并分配相应字母的样本顺序。非常简单的例子如下。

我玩过iris数据，发现不同 Species 之间的 Sepal.Length 存在差异。这是箱线图：

我进行了方差分析测试，发现差异具有统计学意义。

然后我进行了 Tukey 的测试并得到以下结果：

根据组表，HSD.test 函数将手段按降序排序，然后分配字母。因此，“virginica”具有最大的平均值，因此它是表中的第一个。

问题：有没有办法改变默认的字母排序和分配？我可以按均值升序对样本进行排序，然后分配字母吗？预期输出如下：

可能的解决方案：在multcomp包中，有两个函数可以一起工作：

1 -glht做 Tukey 的测试

2 -cld可以为我提供分配给Species相应因素级别的字母iris$Species

不幸的是，glht函数没有显示另一个对创建条形图有用和需要的数据（平均值、标准差、p 值）。当然，我可以单独使用其他特殊功能，也可以同时使用HSD.test和cld。但我更愿意解决HSD.test函数中的方法排序问题，并且只使用这个方法。