问题标签 [tukey]

我正在尝试从 statsmodels 应用 TukeyHSD，但收到以下错误消息。

我已经尝试了以下内容，看看我是否可以绕过类型错误但没有运气。

下面是产生我的错误的代码，此时我唯一的假设是当我读入数据并将其融化时，这可能对我不完全理解的数据类型做了一些事情。当我检查 value 和 sample_id 的数据类型时，我得到 float64 和 object。

我遵循了这个问题的答案：Tukey test results on geom_boxplot with facet_grid

这很棒，但我也想比较它们之间的各个方面。换句话说，首先将所有结果按字母顺序排列，然后将其划分为多个方面（我有水平和垂直方面）。我怎样才能做到这一点？另外，如何重新排序字母以从第一个方面的第一个变量中的“a”开始，然后是“b”第二个变量等等？我尝试了以下方法，但它没有像我想要的那样工作。

这是一个可重现的代码（生成图的代码取自上面的链接），数据取自这个链接（http://sape.inf.usi.ch/quick-reference/ggplot2/facet）

更新：我想做的视觉帮助：

原图：

部分所需的情节：

我需要将我的数据转换为正态分布，并且我正在使用 rcompanion 库中的 transformTukey 函数。我遇到的问题是，当我将数据转换回原始比例时，我必须手动输入 lambda 值。当我运行 transformTukey 函数时，有没有办法存储 lambda 值？

如何将 0.475 lambda 存储为自己的对象，以便以后可以动态引用它？

我有我的数据框：

我通过以下方式制作了一个附加专栏：

然后我分成df一个列表Group：

L1 现在我想对例如中的每个表进行 anova 测试和 Tukey 测试：

但这只是一张桌子。如何使用for循环对中的aov所有表L1执行函数，然后TukeyHSD对所有aov结果执行函数？

我有一个重要的交互，并想对其进行 Tukey 的 HSD 测试，但是，我在网上找到的示例似乎对我不起作用。

我的数据：

我正在尝试做的事情：

错误代码，出现在前面代码的最后一行：

mcp2matrix 中的错误（模型，linfct = linfct）：变量“intSucCI”已在“linfct”中指定，但在“模型”中找不到！

任何帮助将非常感激。谢谢！

我正在尝试对我的数据执行 Tukey 的 HSD 测试或 LSD 测试。我有两个因素，收集（2 次治疗）和灌溉（5 次治疗），并且想要对每种组合的蔗糖反应进行测试，所以总共 10 次治疗。

数据：

尝试将处理组合成一个列并使用 Agricolae 进行测试：

错误信息：

if (pvalue[k] <= 0.001) sig[k] <- "***" else if (pvalue[k] <=
: 需要 TRUE/FALSE 的缺失值另外：警告消息：在 qtukey(1 - alpha, ntr, DFerror) : NaNs 产生

我应该如何编辑我的代码以使其工作？

还是我写一些完全不同的东西会更好？

我正在尝试使用 Agricolae 包中的 HSD.test 对我的数据进行 Tukey 测试。但是，我的结果始终只是NULL.

我的数据：

结合收集和灌溉因素（我想对 2 种收集类型和 5 种灌溉类型的这 10 种总处理方法中的一组进行 Tukey 的处理）：

方差分析：

图基的：

回复： NULL

知道为什么我的回答是空的吗？非常感谢！

我试图找到包含以下 6 个因素的变量 stim_ending_t 之间的平均差异：1、1.5、2、2.5、3、3.5

您可以在此处访问 df

这是我的数据的可视化表示

问：如何在通过“Opening_test”比较平均值的条件下进行方差分析，其中包含“现在关注图像”和“现在关注声音”。

问：我也想通过事后测试来跟进。

这是我尝试过的，但显然不是正确的方法！

我认为 aov 的结果有问题！stim_ending_t 有 6 个因子，因此上表中的自由度 (Df) 应该 = 5 而不是 != 1。

注意：参与者在一个会话中完成了实验，从条件-Opening_text 开始，随机完成另一个。

我正在尝试执行 Tukey 的 HSD 测试，以查看我的数据中多个组的平均值是否存在显着差异。例如，在这里我试图查看“类”组的变量“acad_se_communicate_needs”是否存在平均差异。但是，我在结果中遇到了 NaN 值。这是怎么回事，我该如何解决？

我已经使用 statsmodels 函数来做到这一点。我避免了需要将数据拆分为每个组的不同数据帧的方法，因为我必须对多个变量执行此分析。而且，这些方法对我来说真的很难理解。

我的输出如下......到处都是nan！

有 nan 值（缺失）。我尝试了一些代码来删除缺失值。该代码看起来像
sm.stats.multicomp.pairwise_tukeyhsd('acad_se_communicate_needs','Class', alpha=0.05, missing = 'drop')

但是，我收到一条错误消息，提示“pairwise_tukeyhsd() 有一个意外的关键字参数‘缺失’”。

我正在尝试在我的数据集上遵循 LSD.test 中的示例。不幸的是，我的数据集的样本量不相等，我已经读到这可以通过加权平均值来处理；这个事情谁有经验？有没有办法在函数之外计算这个？

这是我的示例代码：

这仍然是“工作”，但没有列出典型示例中的“最小显着差异”：

编辑 1：我也尝试过使用带有 agricolae 的 HSD 的不相等组，但是这会返回一个错误：

HSD.test 中的错误（modelUnbalanced，“virus”，group = FALSE，unbalanced = TRUE）：未使用的参数（unbalanced = TRUE）

编辑 2：我现在使用 group=FALSE 命令来查找单个交互：

现在我如何找到差异 = p = 0.05？我研究了三个不等于 1 的 p 值与差的平方根之间的线性关系。这种关系并不完美，但它很强，R2 = 0.98，可能是样本量的影响。

我可以用它来预测@ p = 0.05 的最小显着差异是多少？还是我完全被误导了？

任何帮助是极大的赞赏！

干杯，