基于R语言的多重比较方法Word格式文档下载.docx
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LSD法即最小显著差法;
该法一般用于计划好的多重比较。
它其实只是t检验的一个简单变形,并未对检验水准做出任何校正,只是为所有组的均数统一估计了一个更为稳健的标准误。
LSD法比较效果较为灵敏,在R语言中可利用agricolae包中的LSD.test函数实现,其调用格式为:
LSD.test(y,trt,DFerror,MSerror,alpha=0.05,p.adj=c(&
quot;
none&
&
holm&
hommel&
&
hochberg&
bonferroni&
BH&
BY&
fdr&
),…)
其中y为方差分析对象,trt为要进行多重比较的分组变量,p.adj可以选定P值矫正方法。
当p.adj=”none”时,为LSD法,p.adj=&
时为Bonferroni法。
R代码:
library(agricolae)
#sweetpotato为agricolae自带数据集
data(sweetpotato)
#进行方差分析,分组变量为virus
model
#进行多重比较,不矫正P值
out&
lt;
-lsd.test(model,&
virus&
=&
&
p.adj=&
)
#结果显示:
标记字母法
out$group
#可视化
plot(out)
程序运行结果:
从运行结果看,四个处理,oo和ff处理无差异,与cc和fc彼此差异显著。
下图是可视化结果。
2.Bonferroni法
它是Bonferroni校正在LSD法上的应用。
将LSD.test中p.adj设置为&
即为Bonferroni法。
bonferroni&
运行结果与LSD法类似,不再展示。
3.Dunnett检验
用于多个试验组与一个对照组间的比较。
R语言中可利用multcomp包中的glht()函数进行包括Dunnett检验在内的多种检验,其调用格式为:
glht(model,linfct,alternative=c(&
two.sided&
less&
greater&
),...)
其中model为方差分析对象,linfct设置要进行多重比较的分组变量和方法。
library(multcomp)
rht&
-glht(model,=&
linfct=&
mcp(virus&
==&
&
dunnett&
),alternative=&
two.side&
#model是方差分析对象
#virus是分组变量
#方法为Dunnett
summary(rht)
plot(rht)
结果表明:
三个处理均与对照cc差异显著。
下图为可视化结果:
4.SNK法(Student-Newman-Keuls)
实质上是根据预先制定的准则将各组均数分为多个子集,利用StudentizedRange分布来进行假设检验。
推荐优先用Tukey检验
SNK法可用agricolae包中的SNK.test()函数实现,其调用格式为:
SNK.test(y,trt,alpha=0.05,…)
其中y为方差分析对象,trt为要进行多重比较的分组变量
-snk.test(model,&
)
程序运行结果与LSD.test类似。
5.Turkey检验
使用学生化的范围统计量进行组间所有成对比较。
Tukey的检验特点:
所有各组的样本数相等;
各组样本均数之间的全面比较;
可能产生较多的假阴性结论。
R中Turkey检验检验的函数为TukeyHSD(model),其调用格式为:
TukeyHSD(model)
其中model为方差分析对象
tuk=TukeyHSD(model)
tuk
plot(tuk)
可视化结果:
6.Duncan法(新复极差法)(SSR)
指定一系列的“range”值,逐步进行计算比较得出结论。
Duncan法可用agricolae包中的duncan.test()函数实现,其调用格式为:
duncan.test(y,trt,…)
#model为方差分析对象
-duncan.test(model,&
7.Scheffe检验
为均值的所有可能的成对组合执行并发的联合成对比较。
使用F取样分布。
可用来检查组均值的所有可能的线性组合,而非仅限于成对组合。
Scheffe检验特点:
各组样本数相等或不等均可以,但是以各组样本数不相等使用较多;
如果比较的次数明显地大于均数的个数时,Scheffe法的检验功效可能优于Bonferroni法
Scheffe法可用agricolae包中的scheffe.test()函数实现,其调用格式为:
-scheffe.test(model,&
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