Jak uzyskać wyniki post-hoc testu Tukey HSD w tabeli pokazującej zgrupowane pary?

Chciałbym wykonać test post-hoc TukeyHSD po mojej dwukierunkowej Anova z R, uzyskując tabelę zawierającą posortowane pary pogrupowane według znaczących różnic. (Przepraszam za brzmienie, wciąż jestem nowy ze statystykami).

Chciałbym mieć coś takiego:

Pogrupowane w gwiazdki lub litery.

Dowolny pomysł? Testowałem funkcję HSD.test()z agricolaepakietu, ale wygląda na to, że nie obsługuje ona tabel dwukierunkowych.

agricolae::HSD.testFunkcja robi dokładnie to, ale trzeba będzie niech wiedzą, że jesteś zainteresowany w perspektywie interakcji . Oto przykład z zestawem danych Stata:

library(foreign)
yield <- read.dta("http://www.stata-press.com/data/r12/yield.dta")
tx <- with(yield, interaction(fertilizer, irrigation))
amod <- aov(yield ~ tx, data=yield)
library(agricolae)
HSD.test(amod, "tx", group=TRUE)

To daje wyniki pokazane poniżej:

Groups, Treatments and means
a        2.1     51.17547 
ab       4.1     50.7529 
abc      3.1     47.36229 
 bcd     1.1     45.81229 
  cd     5.1     44.55313 
   de    4.0     41.81757 
    ef   2.0     38.79482 
    ef   1.0     36.91257 
     f   3.0     36.34383 
     f   5.0     35.69507 

Pasują do tego, co uzyskalibyśmy za pomocą następujących poleceń:

. webuse yield
. regress yield fertilizer##irrigation
. pwcompare fertilizer#irrigation, group mcompare(tukey)

-------------------------------------------------------
                      |                           Tukey
                      |     Margin   Std. Err.   Groups
----------------------+--------------------------------
fertilizer#irrigation |
                 1 0  |   36.91257   1.116571    AB    
                 1 1  |   45.81229   1.116571      CDE 
                 2 0  |   38.79482   1.116571    AB    
                 2 1  |   51.17547   1.116571         F
                 3 0  |   36.34383   1.116571    A     
                 3 1  |   47.36229   1.116571       DEF
                 4 0  |   41.81757   1.116571     BC   
                 4 1  |    50.7529   1.116571        EF
                 5 0  |   35.69507   1.116571    A     
                 5 1  |   44.55313   1.116571      CD  
-------------------------------------------------------
Note: Margins sharing a letter in the group label are
      not significantly different at the 5% level.

Multcomp Pakiet oferuje również symboliczną wizualizację ( „kompaktowe nas wyświetlacze”, patrz algorytmów Compact List Wyświetlanie: porównanie i ocena więcej szczegółów) znaczących porównań parami, choć nie przedstawia je w formie tabelarycznej. Ma jednak metodę drukowania, która pozwala wygodnie wyświetlać wyniki za pomocą wykresów pudełkowych. Kolejność prezentacji może być również zmieniona (opcja decreasing=) i ma znacznie więcej opcji dla wielu porównań. Istnieje również pakiet multcompView , który rozszerza te funkcje.

Oto ten sam przykład analizowany z glht:

library(multcomp)
tuk <- glht(amod, linfct = mcp(tx = "Tukey"))
summary(tuk)          # standard display
tuk.cld <- cld(tuk)   # letter-based display
opar <- par(mai=c(1,1,1.5,1))
plot(tuk.cld)
par(opar)

Leczenie dzielące ten sam list nie różni się znacząco na wybranym poziomie (domyślnie 5%).

Nawiasem mówiąc, jest nowy projekt, obecnie hostowany w R-Forge, który wygląda obiecująco: factorplot . Obejmuje wyświetlacze liniowe i literowe, a także przegląd macierzy (poprzez wykres poziomu) wszystkich porównań par. Dokument roboczy można znaleźć tutaj: factorplot: Poprawa prezentacji prostych kontrastów w GLM

Istnieje tak zwana funkcja, TukeyHSDktóra zgodnie z plikiem pomocy oblicza zestaw przedziałów ufności na podstawie różnic między średnimi poziomów współczynnika przy określonym rodzinnym prawdopodobieństwie pokrycia. Przedziały są oparte na statystyce zasięgu uczonego, metodzie Tukeya „Uczciwa znacząca różnica”. Czy to robi co chcesz?

http://stat.ethz.ch/R-manual/R-pched/library/stats/html/TukeyHSD.html