Question

我想在R中对Levene测试进行成对比较事后测试。我知道如何使用PROC GLM在SAS中做到这一点但我似乎无法弄清楚如何在R中做到。有没有人有任何想法？在下面的例子中，我希望能够测试所有级别之间的差异的同质性。即A-B，A-C，A-D，B-C，B-D，C-D。我发现的最好方法是将数据子集化到每个对中，然后对每个子集运行Levene测试，然后在最后进行Bonferroni校正。然而，当我的因素数量变大时，这不是一个实用的解决方案。

library(car)
dat <- rnorm(100, mean=50, sd=10)
cat <- rep(c("A", "B", "C","D"), each=25)
df <- data.frame(cat,dat)
df$cat <- as.factor(df$cat)

LT <- leveneTest(dat ~ cat, data = df)

Answer 1

因为Levene检验只是对样本方差（残差）而不是样本均值进行的ANOVA，您可以手动计算残差，然后使用TukeyHSD检验作为事后运行ANOVA。

首先，标题的多重比较表明：使用您的示例，使用额外的因子（cat2），以便我们也可以进行交互：

df <- df %>% group_by(cat, cat2) %>% 
  mutate(dat.med = ifelse(dat,median(Ctmax, na.rm=TRUE), ifelse(dat==NA, NA)))

上面的代码跳过NA值并计算每个因子组合的样本中位数，将它们放在数据集中的新列（dat.med）中。

然后我们计算残差，将它们改为绝对值并将它们放在另一列中：

df$dat.med.res<-abs(df$dat-df$dat.med)

# Then we run an ANOVA, and post-hoc if necessary:
levene.dat.aov<-aov(dat.med.res~cat*cat2,df)
summary(levene.dat.aov)
TukeyHSD(levene.dat.aov)

要添加重复测量，请将anova更改为：

 aov(dat.med.res~cat+Error(Subject/(cat)),df)

对于与两级因子的成对比较（使用包PairedData）：

levene.var.test(df$dat[df$cat=="A"], df$dat[df$cat=="B"],location=c("median"))

Levene测试的多重比较Post-Hoc测试

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