问题标签 [posthoc]

我使用 R 中sweetpotato database包含的library agricolae内容：

data(sweetpotato) 该数据集包含两个变量：产量（连续变量）和病毒（因子变量）。

由于 Levene 检验很重要，我不能假设方差的同质性，我在 R 中应用 Welch 检验，而不是单向方差分析，然后是 Tukey posthoc。

然而，问题来自我应用事后测试时。在 Tukey posthoc 测试中，我使用library(agricolae)并显示病毒组之间的上标字母。因此没有问题。

尽管如此，为了执行 Games-Howell posthoc，我使用library(userfriendlyscience)并获得 Games-Howell 输出，但我无法获得病毒组之间的字母上标比较，因为它是通过library(agricolae).

使用它的代码如下：

图书馆（用户友好科学）

数据（红薯）

oneway<-oneway(sweetpotato$virus, y=sweetpotato$yield, posthoc = 'games-howell')

单程

我尝试cld()以前导入library(multcompView)但不起作用。

有人可以帮助我吗？

提前致谢。

在运行单向方差分析比较 3 组的平均值后，我想执行事后邓肯测试（在 r 中使用“agricolae”包）。

然而，输出只告诉我 PGY1 和 PGY2 的平均值是不同的，没有每个组比较的 p 值（事后成对 t 检验将为每个组比较生成 p 值）。

如何从邓肯测试中获得 p 值？

谢谢！！

我正在尝试在 yaxis 上创建一个带有计数（MedMean）的 ggplot 和在 xaxis 上的各种独立样本（Site_Name）的箱线图。

我想将 Tukey 的重要字母添加到框中。

谢谢

数据链接： https ://drive.google.com/open?id=1aMgwSPOZAEO3cICqLeQyqsDF_5WrhFXe

我在使用上面链接的数据对二项式 glm 进行事后分析时遇到问题。

实验：我正在查看给定 3 个解释变量的昆虫标记的可检测性（存在/不存在）；应用方法（apptreat - 因子，2 级）、标记（因子，2 级）和曝光时间（exp - 数值，3 级）。响应变量（检测）记录为 1 表示存在，0 表示不存在。在多次运行模型以确定任何交互是否显着之后，我提出了以下模型。

模型：

输出：

我想做一个事后多重比较分析来比较每个变量内的差异，包括使用CRAN中的glht函数的交互。multcomp我可以通过有关存在交互的警告来比较主要影响（正如其他帖子所预期的那样）。为了对交互进行事后分析，我使用以下代码在交互数据中添加了一列，并将其作为主要效果包含在 glm 模型中

当我使用该glht函数对交互变量 (AE) 进行事后分析时，会出现以下错误消息

modelparm.default(model, ...) 中的错误：系数和协方差矩阵的维度不匹配

数据不平衡，但我看不出这将如何防止交互变量而不是其他变量的事后发生。我知道这个问题已经在其他帖子中提出，但我无法让这些帖子中提到的解决方案起作用。我假设这是我做错了/简单的错误，只是想不通。

我LSD.test在agricolae包中使用

下面是一个可重现的例子

我得到以下输出，这很棒

我想从这个输出中提取中位数和字母。

例如，为了提取第 3 组的中位数，我使用了这个函数

给出这个输出

到现在为止，一切都很好。我将解释问题并提出以下问题。

现在，我还需要提取这封信。

我尝试了以下代码

我的问题是：有没有办法摆脱代码中的Levels: a b c语句而只得到字母？

提前谢谢了。

我定义了一个广义线性模型如下：

我有以下重要的互动

我正在尝试进行事后测试（Tukey）来比较使用lsmeans包的 ParticleTypeSize 的交互。但是，一旦我继续，我就会收到以下消息：

我通过应用检查了 ParticleTypeSize 是否是一个有效因素：

我很困惑，不确定如何纠正这个错误信息。任何帮助将非常感激！

pairwise_tukeyhsd我有一个来自 python的 Tukey 测试表statsmodels.stats.multicomp。

我有这张桌子pandas df。我想（用字母）标记表示统计关系的组（101-106）。对于这个特定示例，所需的结果是：（我不介意结果是 df、列表、字典）

如您所见，所有具有相似字母的组具有相同的均值（拒绝列 = False），具有不同字母的组（拒绝列 = True）具有不同的均值。例如，组 101 的平均值等于所有其他组的平均值，因为组 101 具有字母 ab，而所有其他组具有a或b或ab。另一方面，组 106 只有字母b，这表明它与除了只有字母a的组 102之外的所有组相似。

我找不到一个自动 python 解决方案。我看到R 有一个名为 的包，multcompLetters在 python 中有类似的东西吗？

我一直在尝试绘制 lsmeans 模型的结果，其中框表示 LS 均值。误差线表示 LS 均值的 95% 置信区间，其中共享字母的均值没有显着差异。我想cld.mixed.lme用 ggplot2 绘制下表：

它看起来像这样：

运行以下代码后，绘图正确显示，但由于.group字母落在 wrong 上而出现不匹配response。结果图中的示例：在 hor = L managem = WTH 下，我有.group字母“abc”而不是“abcde”（这属于 managem=CH）。

这是代码：

这是结果图：

我欢迎任何建议，并在此先感谢您的帮助，

高山

我做了这个

和

但我很感兴趣如何在 R 中的 TW ANOVA 之后执行事后测试。在agricolae包中？

在平均分离之后，我们如何用组号/字母绘制每个阶段的图表？

emmeans我正在尝试使用包中的功能在 R 中进行事后测试emmeans。但是，我不知道应该在 specs 参数中添加什么。据我了解，这是我放置要对比的变量（我的自变量）的地方。但是，当我放置 IV/IV 时，它会出现错误。我将我的代码和错误放在下面：

`错误在参考网格中没有名为 a 的变量。

我猜规格参数与我的想法完全不同。我想对比主效应和交互效应。我怎样才能用emmeans功能做到这一点？
此致