R语言实现常用多重比较方法

在单因素方差分析ANOVA中,如果该因素影响比较显著,那么需要进一步利用多重比较方法比较该因素不同水平的影响,确定不同水平下该因素的影响是否显著。常见的多重比较方法主要有两种,LSD法和Tukey HSD法。下面对R语言中,这两种多重比较方法的实现进行举例。
前期数据如下,影响因素为group,指标为value:
> head(tarD)
                   value  group      sample   time
A0522W11NC1 0.0002053745 normal A0522W11NC1 11week
A0522W11NC2 0.0031773712 normal A0522W11NC2 11week
A0522W11NC3 0.0060378288 normal A0522W11NC3 11week
A0522W11NC4 0.0017626931 normal A0522W11NC4 11week
A0522W11NC5 0.0018035261 normal A0522W11NC5 11week
A0522W11NC6 0.0036690067 normal A0522W11NC6 11week

> tmp <- aov(value ~ group, tarD)
最小显著差数检验法(LSD法)

> res <- LSD.test(tmp, 'group', p.adj = 'bonferroni')
> print(res$groups)
       trt        means M
1   normal 2.576910e-03 a
2    drug3 7.552555e-04 b
3    drug2 7.269247e-05 b
4 high_fat 6.220610e-05 b
5    drug1 2.954733e-05 b
Tukey氏固定差距检验法(Tukey HSD)
> TukeyHSD(tmp)
  Tukey multiple comparisons of means
    95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = value ~ group, data = tarD)

$group
                         diff           lwr          upr     p adj
drug2-drug1      4.314514e-05 -0.0015468705 0.0016331608 0.9999916
drug3-drug1      7.257082e-04 -0.0008643074 0.0023157239 0.6929965
high_fat-drug1   3.265877e-05 -0.0015149488 0.0015802664 0.9999969
normal-drug1     2.547362e-03  0.0009997549 0.0040949700 0.0002613
drug3-drug2      6.825631e-04 -0.0009487586 0.0023138847 0.7563196
high_fat-drug2  -1.048637e-05 -0.0016005020 0.0015795293 1.0000000
normal-drug2     2.504217e-03  0.0009142017 0.0040942330 0.0004945
high_fat-drug3  -6.930494e-04 -0.0022830651 0.0008969662 0.7277757
normal-drug3     1.821654e-03  0.0002316386 0.0034116699 0.0175538
normal-high_fat  2.514704e-03  0.0009670961 0.0040623113 0.0003161
> TukeyHSD(tmp)$group
                         diff           lwr          upr        p adj
drug2-drug1      4.314514e-05 -0.0015468705 0.0016331608 0.9999915820
drug3-drug1      7.257082e-04 -0.0008643074 0.0023157239 0.6929965170
high_fat-drug1   3.265877e-05 -0.0015149488 0.0015802664 0.9999969171
normal-drug1     2.547362e-03  0.0009997549 0.0040949700 0.0002612744
drug3-drug2      6.825631e-04 -0.0009487586 0.0023138847 0.7563195891
high_fat-drug2  -1.048637e-05 -0.0016005020 0.0015795293 0.9999999705
normal-drug2     2.504217e-03  0.0009142017 0.0040942330 0.0004944674
high_fat-drug3  -6.930494e-04 -0.0022830651 0.0008969662 0.7277757202
normal-drug3     1.821654e-03  0.0002316386 0.0034116699 0.0175537862
normal-high_fat  2.514704e-03  0.0009670961 0.0040623113 0.0003161003

R语言实现常用多重比较方法相关推荐

  1. 技巧 | 如何使用R语言的常用工具包绘制双变量填充地图

    之前本号转载了DataCharm公众号的一篇推送: 转载 | 双变量映射地图可视化绘制方法 这篇推送使用了biscale工具包绘制了双变量填充地图.近来,小编发现使用常用的绘图工具包也能很便捷的绘制这 ...

  2. C语言中常用计时方法总结

    转自:http://blog.csdn.net/fz_ywj/article/details/8109368 C语言中常用计时方法总结 1. time() 头文件:time.h 函数原型:time_t ...

  3. R语言编程的高效方法

    R语言编程的高效方法 R语言编程的高效方法 高效编程之细节知识点 并行计算 1.查看核数 2.可以使用并行计算的场景 3.Parellel 包 R语言编程的高效方法 学习资料来源: datacamp ...

  4. R语言创建新变量方法

    R语言创建新变量方法 在数据分析中,可能需要对数据进行求和.求均值等处理,并且将处理后的数据重新保存到原来的数据框中,这里提供三种可供解决的方法: 数据框$变量名 <- 表达式.若原数据框中含有 ...

  5. r语言t检验输出检验统计量_[转载]R语言:常用统计检验

    R语言:常用统计检验方法 写在前面 R已经成为当前国际学术界最流行的统计和绘图软件之一,该语言较为简单易学,统计分析功能强大,且具有很强的绘图功能,能够绘制学术出版要求的多种图表.R语言在生物信息学, ...

  6. c语言计时纳秒_C语言中常用计时方法总结

    转自:http://blog.csdn.net/fz_ywj/article/details/8109368 C语言中常用计时方法总结 1. time() 头文件:time.h 函数原型:time_t ...

  7. R语言—方差分析和多重比较

    版权声明:本文为CSDN博主「育种数据分析之放飞自我」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载附上原文出处链接及本声明. 原文链接:https://blog.csdn.net/yijia ...

  8. R语言入门——常用函数50个

    R语言函数入门50个基本函数 0引言 1.入门准备操作及函数 1.1R版本介绍以及IDE的选择 1.2IDE及其常用的快捷键 2.空间操作以及纠错函数 2.1 ? .??.help.demo.exam ...

  9. 【R语言】常用的R语言数据挖掘包

    常用的R语言数据挖掘包 与Python相比,R语言的很多算法分别会有不同的作者实现,而每个人有不同的实现方式,所以会产生大量的package.因此,学习R语言需要广泛了解与所研究问题相关的包,这样就比 ...

最新文章

  1. Django博客系统注册(图形验证码接口设计和定义)
  2. 【Kuangbin 带你飞系列】 基础dp
  3. 玩转百度地图(二)之画圆,高德地图、搜搜地图、搜狗地图等稍微修改即可...
  4. 你的gpu驱动程序不满足_英特尔图形驱动程序现在在Windows/Linux之间共享约60%的代码库...
  5. gmail头像_Gmail与Google+进一步整合:可显示好友头像
  6. php 输出读取结果集,php获取数据库结果集实例详解
  7. python调用cmd命令释放端口_Python——cmd调用(os.system阻塞处理)(多条命令执行)...
  8. iOS 完全复制UIView
  9. 拆解百度自动驾驶最新动作:Apollo企业版和Apollo 3.5里的生意经和新风向 | CES 2019...
  10. 曼昆《经济学原理宏观》读书笔记
  11. python编程是啥-Python编程语言的特点是什么?老男孩Python学习
  12. GC类型以及不同类型GC的搭配 1
  13. 论文必备:如何用卡片法写论文?
  14. Word2013中如何去掉页眉横线
  15. Unity.TimeLine
  16. 华为路由器:ospf协议入门介绍
  17. MSRA的2022秋招各大厂SSP+ offer
  18. 考点图文详解 - 局域网与城域网(第四章)
  19. BBS论坛系统的需求
  20. 【优化调度】基于粒子群优化防洪调度附matlab代码

热门文章

  1. 高速信号完整性分析----眼图
  2. 虚拟光驱 daemon tools lite 4.4 下载 2011最新版
  3. css:利用伪类处理图片加载失败的样式问题
  4. Linux学习笔记(23)——基于wm8960的音频设备驱动
  5. 一闪一闪亮晶晶,我有一颗小星星
  6. 总体设计启发性规则7条
  7. 爱剪辑的入门使用体验
  8. sharding jdbc 的雪花算法中的属性worker.id和max.vibration.offset
  9. 微信头像下载并上传到阿里云OSS,PHP文件上传到阿里云OSS简单代码(OSS文件上传,微信头像下载,CURL下载文件,微信头像链接过期)
  10. C语言*p、p以及p的区别,*p和**p的区别