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

Tidy 總結了有關模型組件的信息。模型組件可能是回歸中的單個項、單個假設、聚類或類。 tidy 所認為的模型組件的確切含義因模型而異，但通常是不言而喻的。如果模型具有多種不同類型的組件，您將需要指定要返回哪些組件。

用法

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

參數

x

pairwise.htest 對象，例如從 stats::pairwise.t.test() 或 stats::pairwise.wilcox.test() 返回的對象。

...

附加參數。不曾用過。僅需要匹配通用簽名。注意：拚寫錯誤的參數將被吸收到 ... 中，並被忽略。如果拚寫錯誤的參數有默認值，則將使用默認值。例如，如果您傳遞 conf.lvel = 0.9 ，所有計算將使用 conf.level = 0.95 進行。這裏有兩個異常：

tidy() 方法在提供 exponentiate 參數時會發出警告(如果該參數將被忽略)。
augment() 方法在提供 newdata 參數時會發出警告(如果該參數將被忽略)。

細節

請注意，在單方麵檢驗中，每個檢驗的備擇假設可以表述為“組 1 大於/小於組 2”。

另請注意，group1 和 group2 的列始終是一個因子，即使原始輸入是(例如)數字。

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

帶有列的 tibble::tibble()：

group1: 第一組進行比較。
group2: 第二組進行比較。
p.value: 與觀察到的統計量相關的兩側 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

源代碼：R/stats-htest-tidiers.R

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自等大神的英文原創作品 Tidy a(n) pairwise.htest object。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。