R TukeyHSD 計算 Tukey Honest 顯著差異

說明

根據具有指定 family-wise 覆蓋概率的因子水平均值之間的差異創建一組置信區間。間隔基於學生化範圍統計、Tukey 的“誠實顯著差異”方法。

用法

TukeyHSD(x, which, ordered = FALSE, conf.level = 0.95, ...)

參數

x	擬合模型對象，通常是 aov 擬合。
which	列出擬合模型中應計算間隔的項的特征向量。默認為所有條款。
ordered	一個邏輯值，指示在進行差異之前是否應根據樣本中遞增的平均值對因子水平進行排序。如果 ordered 為 true，則計算出的均值差異將全部為正。顯著差異將是 lwr 終點為正的差異。
conf.level	介於 0 和 1 之間的數值，給出要使用的 family-wise 置信度。
...	可選的附加參數。目前沒有使用。

細節

這是一個通用函數：此處的說明適用於類 "aov" 的擬合方法。

在方差分析中比較某個因子水平的均值時，使用 t-tests 進行簡單比較會增大聲明顯著差異(實際上並不存在)的概率。這是因為間隔是使用每個間隔的給定覆蓋概率來計算的，但覆蓋範圍的解釋通常是相對於整個間隔係列的。

John Tukey 引入了基於樣本均值範圍而不是個體差異的區間。此函數返回的間隔基於此學生化範圍統計數據。

以這種方式構建的區間僅適用於平衡設計，其中在因子的每個水平上進行相同數量的觀察。此函數包含對樣本大小的調整，為輕度不平衡的設計產生合理的間隔。

如果 which 指定非因子項，這些項將被刪除並帶有警告：如果沒有留下任何項，則這是一個錯誤。

值

類 c("multicomp", "TukeyHSD") 的列表，其中 which 中請求的每個術語都有一個組件。每個分量都是一個矩陣，其中 diff 列給出觀測平均值的差異，lwr 給出區間的下端點，upr 給出上端點，p adj 給出調整後的 p 值多重比較。

類 "TukeyHSD" 有 print 和 plot 方法。 plot 方法不接受 xlab 、 ylab 或 main 參數，並為每個圖創建自己的值。

例子

require(graphics)

summary(fm1 <- aov(breaks ~ wool + tension, data = warpbreaks))
TukeyHSD(fm1, "tension", ordered = TRUE)
plot(TukeyHSD(fm1, "tension"))

作者

Douglas Bates

參考

Miller, R. G. (1981) Simultaneous Statistical Inference. Springer.

Yandell, B. S. (1997) Practical Data Analysis for Designed Experiments. Chapman & Hall.

也可以看看

aov、qtukey、model.tables、glht 位於包 multcomp 中。