R에있는 Anova의 TurkeyHSD에는 의도하지 않은 비교가 포함되어 있습니다.

Question

아래 부분적으로 표시된 데이터 세트가 있습니다. 나는 공변량으로서의 지역과의 가치에서 남녀의 차이를보기 위해 anova를 사용했다. 그러나 여러 비교 보정을 위해 TukeyHSD를 사용하면 필요한 것보다 더 많은 비교를 보여줍니다 (아래 참조). 관심있는 유일한 부분은 지역 간이 아닌 첫 번째 행 (즉, 각 지역 내의 M 대 F)입니다. anova 모델이나 Tukey에서 이것을 지정하는 방법이 있습니까? 감사!

model=aov(value~Sex*Region,data=data

ID Age Sex Hemi Region value 
1 62 M R a 1.81 
2 62 M R a 1.90 
3 72 M R a 2.25 
1 61 M L a 1.58 
2 57 F L a 2.66 
3 62 M L a 2.19 
1 72 M R b 1.93 
2 64 F R b 1.07 
3 65 F R b 1.37 
1 64 M L b 0.97 
2 77 F L b 1.59 
3 27 M L b 1.84 

TukeyHSD(model)

$Sex:as.factor(Region) 
     diff   lwr  upr   p adj 
M:a-F:a 0.1125161943 -0.2989139 0.5239462408 1.0000000 
F:b-F:a -0.0383423077 -0.4866878 0.4100031910 1.0000000 
M:b-F:a 0.1273767206 -0.2840533 0.5388067671 1.0000000 

Answer 1

이 있는지. 모델에서 상호 작용 용어를 제외합니다.

> my.data <- data.frame(y = rnorm(100), region = rep(c("a", "b"), each = 50), gender = sample(c("M", "F"), 100, replace = TRUE)) 
> head(my.data) 
      y region gender 
1 0.3333316  a  M 
2 1.6364059  a  F 
3 0.6679500  a  F 
4 -0.7460313  a  M 
5 0.7327712  a  F 
6 -0.8305134  a  M 
> tail(my.data) 
       y region gender 
95 -1.387498267  b  F 
96 0.124378046  b  M 
97 -0.568782743  b  M 
98 -0.004699849  b  M 
99 -1.449213423  b  F 
100 -1.146313313  b  F 
> 
> mdl1 <- aov(y ~ region * gender, data = my.data) 
> TukeyHSD(mdl1) 
    Tukey multiple comparisons of means 
    95% family-wise confidence level 

Fit: aov(formula = y ~ region * gender, data = my.data) 

$region 
      diff  lwr  upr  p adj 
b-a -0.0140727 -0.4041448 0.3759994 0.9430592 

$gender 
     diff  lwr  upr  p adj 
M-F -0.13387 -0.5267813 0.2590414 0.5004702 

$`region:gender` 
       diff  lwr  upr  p adj 
b:F-a:F -0.57419765 -1.3487805 0.20038521 0.2191452 
a:M-a:F -0.63398152 -1.3658935 0.09793048 0.1136445 
b:M-a:F -0.20795605 -0.9398681 0.52395596 0.8794703 
a:M-b:F -0.05978387 -0.7916959 0.67212813 0.9965356 
b:M-b:F 0.36624160 -0.3656704 1.09815361 0.5599334 
b:M-a:M 0.42602548 -0.2605688 1.11261980 0.3710470 

> 
> mdl2 <- update(mdl1, . ~ region + gender) 
> TukeyHSD(mdl2) 
    Tukey multiple comparisons of means 
    95% family-wise confidence level 

Fit: aov(formula = y ~ region + gender, data = my.data) 

$region 
      diff  lwr  upr  p adj 
b-a -0.0140727 -0.4147704 0.3866251 0.9445724 

$gender 
     diff  lwr  upr  p adj 
M-F -0.13387 -0.5374843 0.2697444 0.5119119 

특정 용어를 삭제/보관하려면 그렇게 할 수 있습니다.

> tk <- TukeyHSD(mdl1) 
> str(tk) 
List of 3 
$ region  : num [1, 1:4] -0.0141 -0.4041 0.376 0.9431 
    ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 
    .. ..$ : chr "b-a" 
    .. ..$ : chr [1:4] "diff" "lwr" "upr" "p adj" 
$ gender  : num [1, 1:4] -0.134 -0.527 0.259 0.5 
    ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 
    .. ..$ : chr "M-F" 
    .. ..$ : chr [1:4] "diff" "lwr" "upr" "p adj" 
$ region:gender: num [1:6, 1:4] -0.5742 -0.634 -0.208 -0.0598 0.3662 ... 
    ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 
    .. ..$ : chr [1:6] "b:F-a:F" "a:M-a:F" "b:M-a:F" "a:M-b:F" ... 
    .. ..$ : chr [1:4] "diff" "lwr" "upr" "p adj" 
- attr(*, "class")= chr [1:2] "TukeyHSD" "multicomp" 
- attr(*, "orig.call")= language aov(formula = y ~ region * gender, data = my.data) 
- attr(*, "conf.level")= num 0.95 
- attr(*, "ordered")= logi FALSE 
> rntk <- rownames(tk[["region:gender"]]) 
> tk[["region:gender"]] <- tk[["region:gender"]][grepl("b:F-a:F|a:M-a:F", rntk), ] 
> tk 
    Tukey multiple comparisons of means 
    95% family-wise confidence level 

Fit: aov(formula = y ~ region * gender, data = my.data) 

$region 
      diff  lwr  upr  p adj 
b-a -0.0140727 -0.4041448 0.3759994 0.9430592 

$gender 
     diff  lwr  upr  p adj 
M-F -0.13387 -0.5267813 0.2590414 0.5004702 

$`region:gender` 
       diff  lwr  upr  p adj 
b:F-a:F -0.5741976 -1.348781 0.20038521 0.2191452 
a:M-a:F -0.6339815 -1.365894 0.09793048 0.1136445