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R : 수치 열의 경우 Anova 및 쌍방향 사후 테스트 (터키, Scheffe 또는 기타)

데이터 프레임에 세 개의 열이 있습니다 dune (아래 - 페이지 하단) 기록 된 marram 잔디의 % 커버를 설명하는 세 가지 다른 사구 생태계 : (1) 복원 됨; (2) 성능이 저하되었습니다. 및 (3) 자연; 나는 생태계 사이에 중요한 차이를 만들기 위해 두 가지 다른 One Way Anova 테스트 (아래) (테스트 1과 테스트 2)를 수행했습니

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Agricolae 패키지에서 HSD.test()를 사용할 때 그룹을 주문하는 방법은 무엇입니까?

Tukey HSD 테스트 후 이미 균질 하위 집합을 표시하는 방법에 대한 내 질문이있었습니다 (논의의 마지막 부분에서 https://stats.stackexchange.com/questions/31547/how-to-obtain-the-results-of-a-tukey-hsd-post-hoc-test-in-a-table-showing-groupe 참조).

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TukeyHSD 또는 R, ANCOVA의 glht

"TukeyHSD"함수를 사용하여 하나의 요소 (예 : GROUP)와 하나의 연속 공변수 ("aov()"모델의 모든 쌍 비교를 수행 할 수 있는지 궁금합니다. 예 : AGE). 나는 예를 들어 한 : library(multcomp) data('litter', package = 'multcomp') litter.aov <- aov(weight ~ gest

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HS 값에서 P 값

패키지의 HSD.test 기능을 R에 사용하여 TukeyHSD 사후 테스트를 수행합니다. 이 함수는 p 값이 숨겨진 곳이 확실하지 않은 경우에 잘 작동합니다. groups의 문자는 의미를 나타내지 만 실제 p 값은 어디에 있습니까? 당신 groupFALSE에 반환 비교 대신 소형 편지 표시 변경 library(agricolae) data(sweetpota

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2 방향 혼합 모델 anova에 대한 사후 테스트

혼합 모델로 반복 측정 대책을하고 있습니다. post-hoc 테스트를 실행하여 TREAT * TIME 상호 작용의 p- 값을 확인하고 싶습니다. 그러나 다음과 같은 ghlt Tukey 테스트를 사용했습니다.이 테스트는 내가 찾고있는 상호 작용을 제공하지 않습니다. summary(glht(oi, linfct=mcp(TIME="Tukey",TREAT="Tuke

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다 변수 선형 회귀의 기울기 비교 R

시간 경과에 따른 크기 변화를 조사하고 있습니다. 1 년에 대해 다 변수 선형 모델에서 5 가지 크기 변수가 있습니다. 자동차 패키지에서 Anova() 함수를 사용하여 기울기가 각 크기 측정 값과 동일한 지 여부를 테스트했습니다. 서로 크게 다르다는 것을 알았 기 때문에 크기 측정 값의 각 조합에 대해 쌍으로 테스트를 실행하려고했습니다. (응답 변수 인 것

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multcomp Tukey-Kramer

세 가지 사이트 (L, M, H)에서 4 가지 다른 초목 유형 (a, b, c, d)의 매개 변수 (met)를 측정하는 불균형 실험이 있습니다. 모든 식물 유형은 세 곳 모두에 존재합니다. 식물 유형은 L과 M에서 4 번, H에서 8 번 복제됩니다. 따라서 간단한 anova와 TukeyHSD는 작동하지 않습니다. 패키지 Agricolae (HSD.test)

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반복 측정을위한 다중 비교 MATLAB의 ANOVA

다른 조건 사이의 가능한 차이점을 찾고 싶습니다. 나는 각 과목마다 모든 조건에 대해 평균값을 갖는 과목을 가지고 있습니다. 피험자 간의 값이 많이 달라지기 때문에 반복적으로 측정 할 수있는 anova를 제어하려고했습니다. 내 주제 팩터는 다음 조건 일 것이고 나는 과목 사이에 어떤 요인도 없다. So far I have the following code:

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Tukey의 HSD 게시물 - 특별 3 개 그룹에 대한 R

나는 prop.test을()하고있어에서 prop.test (..)에 대한 시험 : data = data.frame(a = c(85*0.3412,85*(1-0.3412)),b = c(203*0.2217,203*(1-0.2217)), c = c(231,197)) prop.test(t(data)) p.value는 (1.041 매우 낮다 e-13). 어떤 그

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R에있는 Anova의 TurkeyHSD에는 의도하지 않은 비교가 포함되어 있습니다.

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