我正在编码示例,并与手工获得的结果进行比较,但是结果不一致。数据集是关于一项研究,比较了3种不同治疗方法的得分。数据集可以如下复制(为方便起见重新标记)。
Score = c(12, 11, 15, 11, 10, 13, 10, 4, 15, 16, 9, 14, 10, 6, 10, 8, 11, 12,
12, 8,12, 9, 11, 15, 10, 15, 9, 13, 8, 12, 10, 8, 9, 5, 12,4, 6, 9, 4, 7, 7, 7,
9, 12, 10, 11, 6, 3, 4, 9, 12, 7, 6, 8, 12, 12, 4, 12,13, 7, 10, 13, 9, 4, 4,
10, 15, 9,5, 8, 6, 1, 0, 8, 12, 8, 7, 7, 1, 6, 7, 7, 12, 7, 9, 7, 9, 5, 11, 9, 5,
6, 8,8, 6, 7, 10, 9, 4, 8, 7, 3, 1, 4, 3)
Treatment = c(rep("T1",35), rep("T2",33), rep("T3",37))
medicine = data.frame(Score, Treatment)
我们可以通过以下方法获得组均值和ANOVA:
> aggregate(medicine$Score ~ medicine$Treatment, FUN = mean)
medicine$Treatment medicine$Score
1 T1 10.714286
2 T2 8.333333
3 T3 6.513514
> anova.model = aov(Score ~ Treatment, dat = medicine)
> anova(anova.model)
Analysis of Variance Table
Response: Score
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Treatment 2 318.51 159.255 17.51 2.902e-07 ***
Residuals 102 927.72 9.095
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
假设我们想使用对比进行以下假设检验:
# H0 : mu_1 = (mu_2 + mu_3) / 2
# Ha : mu_1 != (mu_2 + mu_3) / 2
其中!=
表示“不等于”。我们可以将假设改写为:
# H0 : mu_1 - (mu_2)/2 - (mu_3)/2 = 0
# Ha : mu_1 - (mu_2)/2 - (mu_3)/2 != 0
这为我们提供了c1 = 1,c2 = -1 / 2和c3 = -1 / 2的对比度系数
[如果我使用样本方法手动计算对比度伽玛帽,我们得到
# gamma-hat = (c1)(x-bar_1) + (c2)(x-bar_2) + (c3)(x-bar_3)
# gamma-hat = (1)(10.714286) - (1/2)(8.333333) - (1/2)(6.513514) = 3.290862
但是我没有使用glht()
库中的multcomp
函数得到此结果:
> # run code above
>
> library(multcomp)
>
> # declare contrast with coefficients corresponding to those in hypothesis test
> contrast = matrix(c(1, -1/2, -1/2), nrow = 1)
>
> # anova model declared earlier
> contrast.model = glht(anova.model , linfct = contrast)
> summary(contrast.model)
Simultaneous Tests for General Linear Hypotheses
Fit: aov(formula = Score ~ Treatment, data = medicine)
Linear Hypotheses:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
1 == 0 14.005 1.082 12.95 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
(Adjusted p values reported -- single-step method)
[从获得的输出中,我们看到gamma-hat
的估计值为14.005,而不是3.290862,这是我手工计算gamma-hat
时获得的值。我可以证明,如果需要,获得的标准误差也与手工计算的标准误差不同。
我在不同的数据集上使用了相同的技术,并且通过手工计算并使用glht
时结果是一致的,所以我不确定我的错误在哪里。
有人可以帮助我确定我的代码或计算出什么问题吗?
14.005是正确的。如果您查看方差分析模型的拟合,则不包括截距,因此将T1用作参考,系数反映出不同组有多少偏离参考平均值(T1)]
coefficients(anova.model)
返回
(Intercept) TreatmentT2 TreatmentT3
10.714286 -2.380952 -4.200772
例如,T2的系数是-2.38,因为它的平均值是-2.38 + 10.712 = 8.3如果使用指定的对比度来计算差异:
coefficients(anova.model)%*%t(contrast)
您得到与系数(contrast.model)相同的估计。
要获得上面想要的东西,您必须做:
anova.model = aov(Score ~ 0+Treatment, dat = medicine)
contrast.model <- glht(anova.model , linfct = contrast)