问题 :
我想了解如何更改 R 中 Tukey 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。
我玩过虹膜数据，发现不同物种之间的 Sepal.Length 存在差异。这是箱线图:
我进行了方差分析，发现差异具有统计学意义。
> fit <- lm(Sepal.Length ~ Species, data = iris)
> summary(aov(fit))
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Species 2 63.21 31.606 119.3 <2e-16 ***
Residuals 147 38.96 0.265
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
然后我进行了 Tukey 的测试并得到以下结果:
> library(agricolae)
> HSD.test(fit, "Species", group=T, console=T)
Study: fit ~ "Species"
HSD Test for Sepal.Length
Mean Square Error: 0.2650082
Species, means
Sepal.Length std r Min Max
setosa 5.006 0.3524897 50 4.3 5.8
versicolor 5.936 0.5161711 50 4.9 7.0
virginica 6.588 0.6358796 50 4.9 7.9
alpha: 0.05 ; Df Error: 147
Critical Value of Studentized Range: 3.348424
Honestly Significant Difference: 0.2437727
Means with the same letter are not significantly different.
Groups, Treatments and means
a virginica 6.588
b versicolor 5.936
c setosa 5.006
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”的均值最大，因此在表中排在第一位。
问题 :
有什么方法可以更改字母的默认排序和分配吗？
我可以按均值的升序对样本进行排序，然后分配字母吗？
预期输出如下:
a setosa 5.006
b versicolor 5.936
c virginica 6.588
可能的解决方案 :在包 multcomp 中有两个函数可以一起工作:
1 -
glht 做 Tukey 的测试> an <- aov(fit)
> library(multcomp)
> glht(an, linfct = mcp(Species = "Tukey"))
General Linear Hypotheses
Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts
Linear Hypotheses:
Estimate
versicolor - setosa == 0 0.930
virginica - setosa == 0 1.582
virginica - versicolor == 0 0.652
2 -
cld 可以根据因子 Species 的级别为我提供分配给 iris$Species 的字母> cld(glht(an, linfct = mcp(Species = "Tukey")))
setosa versicolor virginica
"a" "b" "c"
不幸的是，
glht 函数没有显示另一个对创建条形图(均值、标准差、p 值)有用和需要的数据。当然，我可以单独使用其他特殊函数来完成，或者只使用 HSD.test 和 cld 。但我更愿意解决在 HSD.test 函数中对手段进行排序的问题，并且只使用这个。 最佳答案
我注意到现在回答这个问题有点晚了。但是，我遇到了完全相同的问题，并希望分享我的解决方案以供将来引用。希望有一天它可以帮助某人。
第一个选项
例如，可以将 multcompLetters() 与 TukeyHSD() 的结果一起使用。但是，这不允许对结果进行任意排序，并且不太容易使用。
第二种选择
因为我需要一个任意的顺序，所以我编写了自己的函数，它采用从 HSD.test 返回的字母向量，并以一种结果很好的方式交换字母。意思是字母表中的字母先出现。
library(agricolae)
reorder<-function(inV){
collapsed <- paste(inV,sep="",collapse = "")
u <- unique(strsplit(collapsed,"")[[1]])
if(length(u)<2){
return(inV)
}
u <- u[order(u)]
m <- matrix(nrow=NROW(inV),ncol=length(u))
m[]<-F
for(i in 1:length(inV)){
s <- strsplit(inV[i],"")[[1]]
index <- match(s,u)
m[i,index] <- T
}
for(i in 1:(length(u)-1)){
firstColT <- match(T,m[,i])[1] #first row with true in current column
firstT <- match(T,rowSums(m[,i:length(u)] > 0))[1] #first row with true in rest
if(firstT < firstColT){
colT <- match(T,m[firstT,i:length(u)])[1]
colT <- colT + i - 1 #correct index for leftout columns in match
tmp <- m[,colT]
m[,colT] <- m[,i]
m[,i] <- tmp
}
}
res <- vector(mode = "character", length=length(trt))
for(i in 1:length(inV)){
l <- u[m[i,]]
res[i] <- paste(l,sep="",collapse = "")
}
return(res)
}
fit <- lm(Sepal.Length ~ Species, data = iris)
a <- HSD.test(fit, "Species", group=T, console=F)$groups
a <- a[rev(rownames(a)),] #order the result the way you want
a$M <- reorder(as.character(a$M))
对于这个例子，它有点矫枉过正，但它也应该适用于更复杂的情况。
关于r - 如何在 R 中的 Tukey 测试中更改样本的顺序？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/29854865/