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r - Levene 检验的多重比较事后检验

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 09:47:24 25 4
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我想在 R 中对 Levene 的测试进行成对比较事后测试。我知道如何使用 PROC GLM 在 SAS 中进行,但我似乎无法弄清楚如何在 R 中进行。有没有人有任何主意?在下面的示例中,我希望能够测试“猫”的所有级别之间的方差的同质性,即 A-B、A-C、A-D、B-C、B-D、C-D。我发现的最好方法是将我的数据子集到这些对中的每一对,然后对每个子集运行 Levene 测试,然后在最后进行 Bonferroni 校正。但是,当我的因素数量变大时,这不是一个实用的解决方案。

library(car)
dat <- rnorm(100, mean=50, sd=10)
cat <- rep(c("A", "B", "C","D"), each=25)
df <- data.frame(cat,dat)
df$cat <- as.factor(df$cat)

LT <- leveneTest(dat ~ cat, data = df)

最佳答案

因为 Levene 检验只是对样本方差(残差)而不是样本均值进行的 ANOVA,您可以手动计算残差,然后使用 TukeyHSD 测试作为事后运行 ANOVA。

首先,正如标题所暗示的那样进行多重比较:
使用你的例子,加上一个额外的因素(cat2),所以我们也可以进行交互:

df <- df %>% group_by(cat, cat2) %>% 
mutate(dat.med = ifelse(dat,median(Ctmax, na.rm=TRUE), ifelse(dat==NA, NA)))

上面的代码跳过 NA 值并计算每个因子组合的样本中位数,将它们放在数据集中的新列 (dat.med) 中。

然后我们计算残差,将它们更改为绝对值并将它们放在另一列中:
df$dat.med.res<-abs(df$dat-df$dat.med)

# Then we run an ANOVA, and post-hoc if necessary:
levene.dat.aov<-aov(dat.med.res~cat*cat2,df)
summary(levene.dat.aov)
TukeyHSD(levene.dat.aov)

要添加重复测量,请将方差分析更改为:
 aov(dat.med.res~cat+Error(Subject/(cat)),df)

对于与两级因子的成对比较(使用包 PairedData):
levene.var.test(df$dat[df$cat=="A"], df$dat[df$cat=="B"],location=c("median")) 

关于r - Levene 检验的多重比较事后检验,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43646987/

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