Wykonałem powtarzane pomiary ANOVA w R, jak następuje:
aov_velocity = aov(Velocity ~ Material + Error(Subject/(Material)), data=scrd)
summary(aov_velocity)
- Jakiej składni w R można użyć do wykonania testu post hoc po ANOVA z powtarzanymi pomiarami?
- Czy test Tukeya z korekcją Bonferroniego byłby odpowiedni? Jeśli tak, jak można to zrobić w R?
Odpowiedzi:
Co możesz zrobić, to określić model,
lme
a następnie użyćglht
zmultcomp
pakietu, aby zrobić to, co chcesz. Jednak lme podaje nieco inne wartości F niż standardowa ANOVA (patrz także moje ostatnie pytania tutaj ).Inne kontrasty niż bonferroni, patrz np . Książka
multcomp
autorów pakietu .Można też zobaczyć ten wpis na liście R-mailingowej i to na blogu dla określenia ANOVA z powtarzanymi pomiarami w R .
Jednak, jak pokazano w tym pytaniu ode mnie, nie jestem pewien, czy takie podejście jest identyczne z ANOVA. Ponadto glht zgłasza tylko wartości z zamiast zwykłych wartości t lub F. To również wydaje się rzadkie.
Jak dotąd nie spotkałem się z tym sposobem.
źródło
Jeśli chcesz pozostać przy tej
aov()
funkcji, możesz użyćemmeans
pakietu, który obsługujeaovlist
(i wiele innych ) obiektów.Po utworzeniu
emmGrid
obiektu w następujący sposóbbardzo łatwo jest uzyskać wszystkie porównania (post hoc) parami za pomocą
pairs()
funkcji lub dowolnego pożądanego kontrastu za pomocącontrast()
funkcjiemmeans
pakietu.adjust
Argumenty tych funkcji umożliwiają wielokrotne dostosowanie testów :Aby uzyskać więcej informacji na ten temat, uważam, że szczegółowe emmeans winiety i dokumentacja są bardzo pomocne.
Ponadto, można znaleźć kompletne (powtarzalne) Przykład wraz z opisem, w jaki sposób uzyskać odpowiednie ciężary kontrast w moją odpowiedź tutaj .
Należy jednak zauważyć, że zastosowanie modelu jednoczynnikowego do testów post hoc może prowadzić do antykonserwatywnych wartości p, jeśli sferyczność zostanie naruszona.
źródło
Jeśli sferyczność jest spełniona, możesz uruchomić dwukierunkową ANOVA:
źródło