R:交互效果中的特殊对比

Question

在 2 向方差分析的背景下，我想在另一个因素(物种 A、物种 B)的水平内输入一个因素(10、20、30 度)的对比度水平。这假设交互效应显着，因此不能简单地对温度主效应进行对比。

我曾尝试在 EZanova、multcomp 和 phia 中执行此操作，但一直无法找出有效的语法。我错过了允许这样做的包吗？

对比度和系数

对比 1:物种 A 的 10 度与 20 度和 30 度不同吗？
物种:温度 (2,-1,-1,0,0,0)
对比 2:物种 B 的 10 度与 20 度和 30 度不同吗？
种类:温度 (0,0,0,2,-1,-1)
对比3:物种 A 的 10 度与物种 B 的 20 和 30 度不同吗？
物种:温度 (2,0,0,0,-1,-1)

species<-rep(c("speciesA","speciesB"),each=12)
temp<-rep(rep(c("10","20","30"),each=4),2)
y<-rnorm(24,5,3)
(result<-anova(lm(y~species*temp)))

Answer 1

它是 base-R 的一部分。见?contrasts页。我将说明第一个要求的对比；另外两个应该很简单。我假设您希望单独计算这些对比度 p 值，因此我使用 how.many将对比构造限制为单个比较的参数。否则你会得到 5 个对比，因为默认情况下 contrasts函数试图建立一个正交对比的跨越集:

set.seed(123)
species <- rep(c("speciesA","speciesB"),each=12)
temp <- rep(rep(c("10","20","30"),each=4),2)
y<-rnorm(24,5,3)

intvar <- interaction(species, temp)  # create an interaction variable
?contrasts

需要知道哪些级别是正确排序对比度值的:

> levels(intvar)
[1] "speciesA.10" "speciesB.10" "speciesA.20" "speciesB.20" "speciesA.30"
[6] "speciesB.30"

因此，这应该在 A 物种之间建立 10 与 20 或 30 个角度的对比:

 contrasts(intvar, how.many=1) <- c(2,0,-1,0,-1,0)
 anova(lm(y~intvar) )
#------------
Analysis of Variance Table

Response: y
          Df  Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
intvar     1   0.013  0.0129  0.0015 0.9695
Residuals 22 190.306  8.6503      

您似乎还处于学习 R 的早期阶段，因此我建议您学习构建数据帧以通过 data= - 回归函数的参数，而不是在工作空间中处理“松散”的对象，请不要养成使用 attach 的坏习惯.