问题标签 [posthoc]

我正在对融化的子组进行 Tukey 测试data.frame。结果显示按两列分组的成对比较：类和比较。我现在正试图用来multcompLetters获得一个紧凑的字母显示，但是这个功能似乎在与 2 个分组列的存在作斗争，我无法让它工作。有什么建议么？

我想找出不同条件之间可能存在的差异。我有 n 个科目，我分别对每个科目的每个条件都有一个平均值。受试者之间的值差异很大，这就是为什么我想执行重复测量 anova 来控制它。

我的内部主题因素将是当时的条件，而我没有任何主题之间的因素。

我的第一个问题是：我这样做正确吗？

第二个问题是：我如何进行事后分析以找出哪些条件彼此之间存在显着差异？

我尝试使用：

但这产生了以下错误：

我正在使用 Matlab 2015b。

如果你能帮助我，那就太好了。我想我正在为此失去理智。

最好的，菲尔

我想将 Anova 应用于非正态响应变量，验证残差是否正常并使用 post-hocs。我该怎么做？

我在数据框沙丘（页面底部下方）中有三列，描述了三种不同沙丘生态系统记录的马拉姆草覆盖率：

（一）恢复；(2) 退化的；(3) 自然的；

我进行了两种不同的单向方差分析测试（如下）——测试 1 和测试 2——以确定生态系统之间的显着差异。测试 1 清楚地显示了生态系统之间的显着差异；但是，测试 2 显示没有显着差异。箱线图（下图）显示了生态系统之间差异的明显差异。

之后，我融合数据框以生成一个阶乘列（即，以 Ecosystem.Type 为标题），它也是响应变量。这个想法是应用 glm 模型（下面的测试 3）来使用 One Way Anova 进行测试；但是，此方法不成功（请在下面查找错误消息）。

问题

我很困惑我执行每个 One Way Anova 测试的代码是否正确，以及执行事后测试（土耳其 HSD、Scheffe 或其他）以区分显着不同的生态系统对的正确程序。如果有人可以提供帮助，我将非常感谢您的建议。非常感谢....

测试 1

事后测试

测试 2

测试 3

融化的数据框

数据

过去已经问过我关于在 Tukey HSD 测试后显示同质子集的问题（请参阅https://stats.stackexchange.com/questions/31547/how-to-obtain-the-results-of-a-tukey -hsd-post-hoc-test-in-a-table-showing-groupe，在讨论的最后）但从未得到回答。我现在遇到了同样的问题，我迫切需要一个解决方案，因为这个函数似乎是 R 显示此类组的唯一可用函数。如果不是，请告诉我。简而言之，这就是我得到的：

Groups, Treatments and means a 140095-001 36.79 b 150004-001 32.1 b 136936-021 31.97 bc 137219-004 31.39 bc 136673-017 31.27 bc 136963-009 30.79 bcd 147328-016 30.63 bcd 0147592-01 30.55 bcde 140094-001 30.02 cde 136730-007 29.7 de 136963-066 29.49 ef 136936-004 28.4 efg 147414-004 28.2 efg 137109-036 28.2 efg 136765-001 28.06 efg 140089-001 27.82 efg 137186-020 27.8 fg 136936-006 27.48 fgh 147350-014 27.43 gh 136992-001 27.36 gh 136730-015 27.18 ghi 0147785-01 27.08 ghi 0147691-01 26.98 ghi 136891-010 26.7 ghij 0147792-01 26.49 ghijk 136947-014 26.3 ghijkl 140097-001 25.8

这就是我想要的：

我已经检查了函数背后的脚本，但由于我的知识相当低，我找不到任何东西，至少没有什么直截了当的。有人可以帮我解决吗？我会很高兴得到一个答案。

在此先感谢，耶勒

我正在使用混合模型进行重复测量方差分析。我想运行一个事后测试来查看交互 TREAT*TIME 的 p 值，但我只设法使用了以下 ghlt Tukey 测试，它没有给我我正在寻找的交互。

我要寻找的是：

我想为线性混合模型运行事后测试。我最初使用过lsmeans∷lsmeans，效果很好。问题是：使用lsmeans，结果没有按组“排序”（例如：a ab bc 等），至少不是我所知道的。所以我手动对组进行了排序。由于我的实验设计中有许多治疗方法，并且要运行许多事后测试，这在某种程度上是痛苦的（并且容易出错）。

我看过agricolae∷HSD.test，它确实为事后测试提供了组。缺点是HSD.test它不能与混合模型一起运行（无论是multcomp::cld,multcomp::hsd还是multcomp::multcompLetters就此而言）。

编辑：答案

对于每个因变量（时间、质量、速率、商），我构建了一个three-way ANOVA以性别、年龄、温度和所有相互作用作为独立固定因素的变量。

我的输出范围从重要的双向交互项到重要的三向交互项。

对于这些（双向和三向）交互项，我该如何post hoc comparison使用？Tukey's HSDR

谢谢你。

我想对具有三向交互的模型进行事后比较：

我尝试了以下方法，但这不起作用。

有什么建议么？

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。