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我已经对 92 种蛋白质进行了方差分析，以同时使用

获得组间显着不同的蛋白质。我现在想做一个事后测试来了解这些组的不同之处。这有效：

但它适用于所有蛋白质，而不仅仅是那些重要的蛋白质。我希望它只测试 pAlcohol 中的蛋白质。

现在，当它对所有 92 种蛋白质进行事后测试时，它会将它们列在三行上（我有 3 组）。是否可以为每种蛋白质添加 3 行新行？

我想使用 对调整后的均值进行成对比较lsmeans()，同时提供稳健的系数协方差矩阵（例如vcovHC）。通常回归模型上的函数提供一个vcov参数，但我似乎无法在lsmeans包中找到任何这样的参数。

考虑这个最初来自 CAR 的虚拟示例：

如您所见，lsmeans()使用默认的方差-协方差矩阵估计 p 值。

如何使用vcovHAC方差估计获得成对对比？

我有一个很长的数据集（N=499）。我从中比较了索引在 8 种不同处理中的表现（每种处理中的样本数量不同）。

我已经做过 Kruskal-Wallis，效果显着（p 值 < 2.2e-16）。

现在，对于事后测试，我正在考虑使用 Dunn 测试，但我读到 Wilcoxon 也可能有用，有什么建议吗？

非常感谢大家。

MASS我使用's函数在序数数据上拟合了一个比例优势累积 logit 模型polr（在这种情况下，数据给出了对不同种类奶酪的偏好）：

为了绘制模型的预测，我使用了一个效果图

我想知道，如果从effects包装报告的预测平均值中，是否也可以绘制出每种奶酪的平均偏好以及 95% 的 conf 间隔？

编辑：最初我还询问了如何获得 Tukey posthoc 测试，但同时我发现这些可以使用

或使用包lsmeans作为

I fitted a mutinomial model using nnet's multinom function using (in this case on data giving the diet preference of male and female and different size classes of alligators in different lakes) :

The overall significance of my factors I can get using

And effect plots I got e.g. for factor "lake" using

In addition to the overall Anova tests I would also like to also carry out pairwise Tukey posthoc tests though to test for overall differences in the multinomial distribution of which prey items are eaten, e.g. across different pairs of lakes.

I first thought of using function glht in package multcomp but this does not appear to work, e.g. for factor lake:

Alternative was to use package lsmeans for this, for which I tried

This carries out tests for differences in the proportion of each specific type of food item though.

I was wondering if it would also be possible in one way or another to obtain Tukey posthoc tests in which the overall multinomial distributions are compared across the different lakes, i.e. where differences are tested for in the proportion of any of the prey items eaten? I tried with

but that doesn't seem to work:

Any thoughts?

Or would anyone know how glht could be made to work for multinom models?

我已经在 stats.exchange （原始问题）上问过这个问题，现在我在这里重新发布了相同的内容 - 希望能从更广泛的人群中获得帮助。

我想知道如何从双向 ANOVA 生成的输出中排除所有不需要的对，因此当摘要（aov（））显示显着结果时，事后测试不会给我任何比较我不想要。详情如下：

我包含两个因素（四个级别：A、B、C、D）和（两个级别：控制和处理）datTable下的比例数据。具体来说，我想在每个相同的（例如 control-A VS. control-B、control-A VS.control-C、treatment-A VS.treatment-C 等）下进行成对测试，而排除不同和不同之间的比较（例如，对照-A VS.处理-B，对照-B VS.处理-C）。sitetreatmentsitetreatmentsitestreatments

数据如下所示：

我做了一个双向方差分析（也不确定是在主题内site/treatment还是在主题之间使用site*treatment......），并总结了结果。

然后我summary(m1)给了我以下内容：

下一步是使用TukeyHSD事后测试来查看究竟是哪对导致了因素的*显着性site。

但是，有一些我不想包含在我执行的双向 ANOVA 中，指定为# not wanted.

有什么方法可以调整aovorTukeyHSD函数来排除我上面列出的那些可能性（“不想要的”）？我可以很容易地*从TukeyHSD. 但我不希望我的方差分析结果受到那些偏见！（在真实数据中，那些不想要的对实际上引起的重要性发生在！）

注意：您可能已经注意到site:treatment事后测试没有任何意义，这是因为我只从原始数据中选择了一个小样本。

我仍在学习如何使用 r，并且在制作基于 Tukey 事后测试的效果图时遇到了一些麻烦。我有一个包含 3 个菌落的数据集（和A，见下文）。每个菌落分为 2 个处理：和。我必须运行 GLM 来测试每个菌落的治疗组之间的预期寿命 last.scan 是否存在差异。我将“治疗”作为固定因素，将“菌落”作为随机因素。BCcontrolDWV

我使用了以下代码：

我还需要 95% 的置信限，但我不确定我是否使用了正确的命令：

以下命令为我提供了治疗的 Tukey 事后测试的结果，但我想要一个 Tukey 测试，它可以让我了解每个群体的治疗之间的差异。我怎样才能做到这一点？

有了事后测试的结果，我想制作一个像这里显示的效果图，但我不知道使用什么命令。

以下是数据集的示例：

我需要一点帮助。“agricolae”包中的函数 kruskal 似乎使用了事后测试。不幸的是，我在手册（即使是西班牙语）和论坛中都找不到哪个事后测试。负责那个包裹的人似乎对回复我的电子邮件不感兴趣，我真的需要知道“kruskal”在做什么事后测试。感谢您的时间。

我一直在研究使用计划对比而不是事后 t 检验。我通常使用ezANOVA（III 型方差分析），但目前似乎ezANOVA不适合使用计划的对比。

aov()另一方面是 I 型方差分析（我不想就哪种类型最适合哪种类型的设计进行辩论）。使用（用于组间设计）进行有计划的对比是直截了当aov()的，但我想在重复测量中进行 III 型方差分析，坦率地ezANOVA说，输出更加用户友好。

请记住ezANOVA，可以选择包括return_aov = TRUE是否有人知道使用提供的信息ezANOVA进行计划对比的方法？

注意： return_aov = TRUE允许通过以下方式访问输出aov：

wid上面的参与者是添加到in的示例变量ezANOVA：

summary.lm()通常在呈现计划对比的结果时使用aov，在组 ANOVA 之间授予，而不是重复测量。

我对使用输出进行重复测量方差分析的计划对比特别感兴趣。

赏金目标

我想从这个赏金中实现的目标：

1) 使用 的输出ezANOVA在重复测量方差分析中进行计划对比。

1A) 使用ezANOVAANOVA 的输出在受试者之间进行有计划的对比（这应该相对容易，因此不是要求赏金的必要条件。）

任何虚拟数据都应该足够了，但这里提醒您ezANOVA重复测量方差分析的格式：

这是一个相关问题，其中包含可用于解决此问题的可重现数据和代码。

您可以在此处找到一份PDF，其中提供了有关计划对比及其作用的一些背景信息。

我试图让 TukeyHSD 在 R 中运行，我的代码如下所示：

例如，我想做的是查看 Line 和 Temp 之间的交互，但是如果我运行 TukeyHSD(aov1) 然后我得到所有的交互，导致这个错误： [ reached getOption("max.print") -- omitted 3716 rows ]有没有一种方法可以指定我只想测试在 Line 和 Temp 之间而不是所有组合之间，或者如果我只运行 TukeyHSD(avo1) 则只显示显着结果？我试过使用 TukeyHSD(aov1, 'Line,Temp',ordered = TRUE, conf.level = 0.95)，TukeyHSD(aov1, 'Line':'Temp',ordered = TRUE, conf.level = 0.95)但TukeyHSD(aov1, 'Line'&'Temp',ordered = TRUE, conf.level = 0.95)没有运气。