Question

问题：我想学习如何更改Tukey在R中的测试计算的样本顺序并分配相应的字母。下面是一个非常简单的例子。

我玩 iris 数据，发现不同物种之间的Sepal.Length存在差异。这是boxplot：

enter image description here

我进行了ANOVA测试，发现差异具有统计学意义。

> fit <- lm(Sepal.Length ~ Species, data = iris)
> summary(aov(fit))

             Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)    
Species       2  63.21  31.606   119.3 <2e-16 ***
Residuals   147  38.96   0.265                   
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

然后我进行了Tukey的测试并得到了以下内容：

> library(agricolae)
> HSD.test(fit, "Species", group=T, console=T)

Study: fit ~ "Species"

HSD Test for Sepal.Length 

Mean Square Error:  0.2650082 

Species,  means

           Sepal.Length       std  r Min Max
setosa            5.006 0.3524897 50 4.3 5.8
versicolor        5.936 0.5161711 50 4.9 7.0
virginica         6.588 0.6358796 50 4.9 7.9

alpha: 0.05 ; Df Error: 147 
Critical Value of Studentized Range: 3.348424 

Honestly Significant Difference: 0.2437727 

Means with the same letter are not significantly different.

Groups, Treatments and means
a    virginica       6.588 
b    versicolor      5.936 
c    setosa          5.006

根据组表，HSD.test函数按降序排序，然后分配字母。因此，“virginica”具有最大的平均值，因此它是表中的第一个。

问题：有没有办法更改默认排序和分配字母？我可以按平均值的升序对样本进行排序，然后分配字母。预期的输出如下：

a setosa     5.006
b versicolor 5.936
c virginica  6.588

可能的解决方案：在 multcomp 包中，有两个功能可以协同工作：

1 - glht做Tukey的测试

> an <- aov(fit)
> library(multcomp)
> glht(an, linfct = mcp(Species = "Tukey"))

         General Linear Hypotheses

    Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts


    Linear Hypotheses:
                                Estimate
    versicolor - setosa == 0       0.930
    virginica - setosa == 0        1.582
    virginica - versicolor == 0    0.652

2 - cld可以根据因素Species

的级别向我提供分配给iris$Species的字母

> cld(glht(an, linfct = mcp(Species = "Tukey")))
    setosa versicolor  virginica 
       "a"        "b"        "c"

不幸的是，glht函数没有显示另一个数据，这些数据对于创建条形图（means，std，p-values）非常有用。当然，我可以使用其他特殊功能单独执行此操作，或者只使用HSD.test和cld。但我更愿意解决HSD.test函数中的均值分类问题，并只使用这个问题。

Answer 1

我注意到回答这个问题有点晚了。但是我遇到了完全相同的问题，喜欢分享我的解决方案作为未来的参考。希望有一天能有所帮助。

第一个选项

例如，可以使用multcompLetters()来使用TukeyHSD()的结果。但是，这并不允许对结果进行任意排序，并且不易使用。

第二个选项

由于我需要一个任意的顺序，所以我编写了自己的函数，它使用了从HSD.test返回的字母向量，并以某种方式交换字母，结果很好。意思是首先出现在字母表中的字母。

library(agricolae)
reorder<-function(inV){
  collapsed <- paste(inV,sep="",collapse = "")
  u <- unique(strsplit(collapsed,"")[[1]])
  if(length(u)<2){
    return(inV)
  }
  u <- u[order(u)]
  m <- matrix(nrow=NROW(inV),ncol=length(u))
  m[]<-F
  for(i in 1:length(inV)){
    s <- strsplit(inV[i],"")[[1]]
    index <- match(s,u)
    m[i,index] <- T
  }
  for(i in 1:(length(u)-1)){
    firstColT <- match(T,m[,i])[1] #first row with true in current column
    firstT <- match(T,rowSums(m[,i:length(u)] > 0))[1] #first row with true in rest
    if(firstT < firstColT){
      colT <- match(T,m[firstT,i:length(u)])[1]
      colT <- colT + i - 1 #correct index for leftout columns in match
      tmp <- m[,colT]
      m[,colT] <- m[,i]
      m[,i] <- tmp
    }
  }
  res <- vector(mode = "character", length=length(trt))
  for(i in 1:length(inV)){
    l <- u[m[i,]]
    res[i] <- paste(l,sep="",collapse = "")
  }
  return(res)
}

fit <- lm(Sepal.Length ~ Species, data = iris)
a <- HSD.test(fit, "Species", group=T, console=F)$groups
a <- a[rev(rownames(a)),] #order the result the way you want
a$M <- reorder(as.character(a$M))

对于这个例子来说，它有点过分，但它也适用于更复杂的情况。

Answer 2

也可以用multcompLetters()和TukeyHSD()来解决。您应该更改参数“反转”

if (nameSearchQuery)
  filtered = allScientists.filter((m) =>
    m["Author Name"].toLowerCase().includes(nameSearchQuery.toLowerCase())
  );
  
if (instituteSearchQuery)
  filtered = allScientists.filter((f) =>
    f["Institute Name"]
      .toLowerCase()
      .includes(instituteSearchQuery.toLowerCase())
  );

Answer 3

首先，感谢功能。这就是我在寻找的东西。但我认为

存在错误

res <- vector(mode = "character", length=length(trt)),

应该是

res <- vector(mode = "character", length=length("trt"))

如何在R中的Tukey测试中更改样本的顺序？

3 个答案:

第一个选项

第二个选项