Question

我有一个数据集，我想用它来比较物种和栖息地对家园范围大小的影响 - 同时使用物种和栖息地中的III型错误和成对比较。
这是数据的一个子集：

species<- c("a","b","c","c","b","c","b","b","a","b","c","c","a","a","b","b","a","a","b","c")
    habitat<-  c("x","x","x","y","y","y","x","x","y","z","y","y","z","z","x","x","y","y","z","z")
    homerange<-c(6,5,7,8,9,4,3,5,6,9,3,6,6,7,8,9,5,6,7,8)
    data1<-data.frame(cbind(species, habitat, homerange))
    data1$homerange<-as.numeric(as.character(data1$homerange))

目前我正在分析这三个物种的数据，然后为每个物种运行单独的ANOVA，但我相信用一个ANOVA同时询问物种和栖息地更有意义。这是我为一个物种运行的ANOVA的一个例子：

data.species.a<-subset(data1, species=="a")
fit<-aov(homerange ~ habitat, data=data.species.a)
summary(fit)
TukeyHSD(fit)

aov（）似乎使用了I类错误。。。我觉得不合适;另外我认为Tukey的测试对于成对比较可能过于保守。有人可以通过一种方法帮助我，这种方法允许我运行一个方差分析，既考虑物种和栖息地对家园范围的影响，还有III型错误，这也允许对物种和栖息地进行不太保守的成对比较？

Answer 1

您可以在'car'包中设置Anova来报告III型平方和，并且'agricolae'包中有一个HSD.test，它应该能够将该模型对象作为输入。我不认为你可以合法地使用aov（），你的数据是不平衡的，所以我用lm（）拟合它。

fit<-lm(homerange ~ habitat, data=data.species.a)
require(car)
 Anova(fit, type="III")
require(agricolae)
comparison <- HSD.test(fit, "habitat", group=TRUE,
 main="Yield of sweetpotato\nDealt with different virus")

请注意，R基本软件包的作者（read this更多详细信息）蔑视（有时甚至是彻头彻尾的嘲笑）SAS的缺省类型-III的平方和。在“汽车”包中提供该方法主要是为了进行比较，而不是关于统计正确性的建议。

添加引用以了解接受SAS标准时非常谨慎的原因： Frank Harrell's comments re: loss of power和Bill Venables' later comments in the same thread on r-help

在r中，如何运行使用III型错误的双向ANOVA并查看成对比较？

1 个答案: