我有4个样本,用它们的平均值和标准偏差表示。如果我将所有样本的样本量都考虑为100,那么如何使用R中的rpsychi库来执行单因子方差分析?
样本均为正态分布且独立。
这些是他们的价值观:
S1:mean1 = 5.5,sd1 = 0.6
S2:mean2 = 5.6,sd2 = 0.5
S3:mean3 = 5.9,sd3 = 0.5
S4:均值4 = 6.1,sd4 = 0.6
我如何随后使用R进行事后配对比较(Tukey-HSD)?
答案 0 :(得分:1)
我最近在其他论坛发现了一些我自己关注的帖子: http://www.wenda.io/questions/2570717/anova-in-r-using-summary-data.html
它部分解决了我的需要。将该网站上发布的代码应用于我的数据:
mean <- c(5.5,5.6,5.9,6.1)
sd <- c(0.6,0.5,0.5,0.6)
n <- c(100,100,100,100)
q2data.frame <- data.frame(mean,sd,n)
library(rpsychi)
with(q2data.frame, ind.oneway.second(mean,sd,n))
我得到下一个ANOVA表:
$anova.table
SS df MS F
Between (A) 22.75 3 7.583 24.863
Within 120.78 396 0.305
Total 143.53 399
$omnibus.es
etasq etasq.lower etasq.upper
0.159 0.094 0.219
$raw.contrasts
mean.diff lower upper std
1-2 -0.1 -0.254 0.054 0.078
1-3 -0.4 -0.554 -0.246 0.078
1-4 -0.6 -0.754 -0.446 0.078
2-3 -0.3 -0.454 -0.146 0.078
2-4 -0.5 -0.654 -0.346 0.078
3-4 -0.2 -0.354 -0.046 0.078
$standardized.contrasts
es lower upper std
1-2 -0.181 -0.459 0.097 0.141
1-3 -0.724 -1.002 -0.446 0.141
1-4 -1.086 -1.364 -0.808 0.141
2-3 -0.543 -0.821 -0.265 0.141
2-4 -0.905 -1.183 -0.627 0.141
3-4 -0.362 -0.640 -0.084 0.141
$power
small medium large
0.363 0.993 1.000
有谁知道如何获得ANOVA分析的p值?而且,我该如何进行TukeyHSD?
答案 1 :(得分:0)
使用库(asbio)。这将给出t(s),平均差异,上限和下限,HLSD Diff Lower Upper Decision Adj。 p值决定和调整后的p值。
#pairwise comparisons
library(asbio)
bonf <- pairw.anova(data$dv, data$group, method="tukey") #also try "bonf" or "lsd"
print(tukey)
#plot(tukey) #can plot the CFs