r - 如何更改 R 中 Tukey 测试中的样本顺序？

Question

问题:我想了解如何更改 R 中 Tukey 测试计算平均值并分配相应字母的样本顺序。下面是非常简单的示例。

我研究了iris数据，发现不同物种的萼片长度存在差异。这是箱线图:

我进行了方差分析测试，发现差异具有统计显着性。

> fit <- lm(Sepal.Length ~ Species, data = iris)
> summary(aov(fit))

             Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)    
Species       2  63.21  31.606   119.3 <2e-16 ***
Residuals   147  38.96   0.265                   
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

然后我进行了 Tukey 的测试并得到以下结果:

> library(agricolae)
> HSD.test(fit, "Species", group=T, console=T)

Study: fit ~ "Species"

HSD Test for Sepal.Length 

Mean Square Error:  0.2650082 

Species,  means

           Sepal.Length       std  r Min Max
setosa            5.006 0.3524897 50 4.3 5.8
versicolor        5.936 0.5161711 50 4.9 7.0
virginica         6.588 0.6358796 50 4.9 7.9

alpha: 0.05 ; Df Error: 147 
Critical Value of Studentized Range: 3.348424 

Honestly Significant Difference: 0.2437727 

Means with the same letter are not significantly different.

Groups, Treatments and means
a    virginica       6.588 
b    versicolor      5.936 
c    setosa          5.006

HSD.test函数根据组表将平均值降序排列，然后分配字母。因此，“virginica”的平均值最大，因此它是表中的第一个。

问题:有什么方法可以更改字母的默认排序和分配吗？我可以按均值升序对样本进行排序，然后分配字母吗？预期输出如下:

a setosa     5.006
b versicolor 5.936
c virginica  6.588

可能的解决方案:在multcomp包中，有两个函数可以一起工作:

1 - glht 进行 Tukey 测试

> an <- aov(fit)
> library(multcomp)
> glht(an, linfct = mcp(Species = "Tukey"))

         General Linear Hypotheses

    Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts


    Linear Hypotheses:
                                Estimate
    versicolor - setosa == 0       0.930
    virginica - setosa == 0        1.582
    virginica - versicolor == 0    0.652

2 - cld 可以根据因素 iris$Species 的级别为我提供分配给 Species 的字母

> cld(glht(an, linfct = mcp(Species = "Tukey")))
    setosa versicolor  virginica 
       "a"        "b"        "c" 

不幸的是，glht 函数不显示创建条形图有用且需要的其他数据(均值、标准差、p 值)。当然，我可以单独使用其他特殊函数来完成，或者只使用 HSD.test 和 cld 。但我更愿意通过 HSD.test 函数中的排序来解决问题，并且只使用这个。

Answer 1

我发现现在回答这个问题有点晚了。然而，我遇到了完全相同的问题，并希望分享我的解决方案作为将来的引用。希望有一天它能帮助某人。

第一个选项

例如，可以将 multcompLetters() 与 TukeyHSD() 的结果一起使用。然而，这不允许对结果进行任意排序，并且不太容易使用。

第二个选项

由于我需要任意顺序，所以我编写了自己的函数，该函数采用从 HSD.test 返回的字母向量，并以结果很好的方式交换字母。意思是字母表中最先出现的字母。

library(agricolae)
reorder<-function(inV){
  collapsed <- paste(inV,sep="",collapse = "")
  u <- unique(strsplit(collapsed,"")[[1]])
  if(length(u)<2){
    return(inV)
  }
  u <- u[order(u)]
  m <- matrix(nrow=NROW(inV),ncol=length(u))
  m[]<-F
  for(i in 1:length(inV)){
    s <- strsplit(inV[i],"")[[1]]
    index <- match(s,u)
    m[i,index] <- T
  }
  for(i in 1:(length(u)-1)){
    firstColT <- match(T,m[,i])[1] #first row with true in current column
    firstT <- match(T,rowSums(m[,i:length(u)] > 0))[1] #first row with true in rest
    if(firstT < firstColT){
      colT <- match(T,m[firstT,i:length(u)])[1]
      colT <- colT + i - 1 #correct index for leftout columns in match
      tmp <- m[,colT]
      m[,colT] <- m[,i]
      m[,i] <- tmp
    }
  }
  res <- vector(mode = "character", length=length(trt))
  for(i in 1:length(inV)){
    l <- u[m[i,]]
    res[i] <- paste(l,sep="",collapse = "")
  }
  return(res)
}

fit <- lm(Sepal.Length ~ Species, data = iris)
a <- HSD.test(fit, "Species", group=T, console=F)$groups
a <- a[rev(rownames(a)),] #order the result the way you want
a$M <- reorder(as.character(a$M))

对于这个例子来说，它有点矫枉过正，但它也应该适用于更复杂的情况。