R broom tidy.pairwise.htest 整理 a(n)pairwise.htest 对象

Tidy 总结了有关模型组件的信息。模型组件可能是回归中的单个项、单个假设、聚类或类。 tidy 所认为的模型组件的确切含义因模型而异，但通常是不言而喻的。如果模型具有多种不同类型的组件，您将需要指定要返回哪些组件。

用法

# S3 method for pairwise.htest
tidy(x, ...)

参数

x

pairwise.htest 对象，例如从 stats::pairwise.t.test() 或 stats::pairwise.wilcox.test() 返回的对象。

...

附加参数。不曾用过。仅需要匹配通用签名。注意：拼写错误的参数将被吸收到 ... 中，并被忽略。如果拼写错误的参数有默认值，则将使用默认值。例如，如果您传递 conf.lvel = 0.9 ，所有计算将使用 conf.level = 0.95 进行。这里有两个异常：

tidy() 方法在提供 exponentiate 参数时会发出警告(如果该参数将被忽略)。
augment() 方法在提供 newdata 参数时会发出警告(如果该参数将被忽略)。

细节

请注意，在单方面检验中，每个检验的备择假设可以表述为“组 1 大于/小于组 2”。

另请注意，group1 和 group2 的列始终是一个因子，即使原始输入是(例如)数字。

也可以看看

stats::pairwise.t.test() , stats::pairwise.wilcox.test() , tidy()

其他 htest 整理器：augment.htest()、tidy.htest()、tidy.power.htest()

值

带有列的 tibble::tibble()：

group1: 第一组进行比较。
group2: 第二组进行比较。
p.value: 与观察到的统计量相关的两侧 p 值。

例子


attach(airquality)
Month <- factor(Month, labels = month.abb[5:9])
ptt <- pairwise.t.test(Ozone, Month)
tidy(ptt)
#> # A tibble: 10 × 3
#>    group1 group2  p.value
#>    <chr>  <chr>     <dbl>
#>  1 Jun    May    1       
#>  2 Jul    May    0.000264
#>  3 Jul    Jun    0.0511  
#>  4 Aug    May    0.000195
#>  5 Aug    Jun    0.0499  
#>  6 Aug    Jul    1       
#>  7 Sep    May    1       
#>  8 Sep    Jun    1       
#>  9 Sep    Jul    0.00488 
#> 10 Sep    Aug    0.00388 

library(modeldata)
data(hpc_data)
attach(hpc_data)
ptt2 <- pairwise.t.test(compounds, class)
tidy(ptt2)
#> # A tibble: 6 × 3
#>   group1 group2   p.value
#>   <chr>  <chr>      <dbl>
#> 1 F      VF     9.28e-  8
#> 2 M      VF     2.55e- 61
#> 3 M      F      4.26e- 34
#> 4 L      VF     2.52e-126
#> 5 L      F      5.44e- 95
#> 6 L      M      2.45e- 25

tidy(pairwise.t.test(compounds, class, alternative = "greater"))
#> # A tibble: 6 × 3
#>   group1 group2   p.value
#>   <chr>  <chr>      <dbl>
#> 1 F      VF     4.64e-  8
#> 2 M      VF     1.27e- 61
#> 3 M      F      2.13e- 34
#> 4 L      VF     1.26e-126
#> 5 L      F      2.72e- 95
#> 6 L      M      1.22e- 25
tidy(pairwise.t.test(compounds, class, alternative = "less"))
#> # A tibble: 6 × 3
#>   group1 group2 p.value
#>   <chr>  <chr>    <dbl>
#> 1 F      VF           1
#> 2 M      VF           1
#> 3 M      F            1
#> 4 L      VF           1
#> 5 L      F            1
#> 6 L      M            1

tidy(pairwise.wilcox.test(compounds, class))
#> # A tibble: 6 × 3
#>   group1 group2  p.value
#>   <chr>  <chr>     <dbl>
#> 1 F      VF     4.85e-32
#> 2 M      VF     2.41e-66
#> 3 M      F      1.45e-23
#> 4 L      VF     1.90e-77
#> 5 L      F      1.28e-42
#> 6 L      M      6.84e- 9

源代码：R/stats-htest-tidiers.R

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自等大神的英文原创作品 Tidy a(n) pairwise.htest object。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。