如何获得R中ANOVA程序的详细信息？

Question

我正在为一个分为9个类别的变量做一个anova。

av <- aov(Z~Climes) 

其中Z是包含值的向量，Climes包含9个用于执行anova的类别，请记住每个类别中的样本数量略有不同。

现在我想要一个详细的输出（例如JMP为我提供了一个9 * 9矩阵，它为每个类别对提供了成对的比较，即t检验结果。）

类aov的输出对象是否包含此信息？如果确实如此，我在文档中看不到它，如果没有其他函数在R中执行详细的ANOVA？

Answer 1

要回答您的第一个问题，否：您的aov对象包含有关模型拟合的信息，而不是 post-hoc 比较。它甚至不会评估（残差的）分布假设，同方差性的测试等，这不是我们期望在ANOVA表中看到的。但是，您可以通过评估模型拟合，检查假设等来自由（​​当然强烈建议）补充您的分析。

关于你的第二个问题。使用例如单独处理多个比较。 pairwise.t.test()（对多个测试进行或不进行更正），TukeyHSD()（通常最适合均衡数据），multcomp（请参阅glht()），如下所述@ MYaseen208或multtest包。其中一些测试将假设ANOVA F-测试是重要的，其他程序更灵活，但这一切都取决于你想做什么，以及它听起来像是对手头问题的合理方法（参见@Ddin的评论）。那么为什么R会自动提供它们呢？

作为示例，请考虑以下模拟数据集（平衡单向ANOVA）：

dfrm <- data.frame(x=rnorm(100, mean=10, sd=2), 
                   grp=gl(5, 20, labels=letters[1:5]))

其中group表示和SD如下：

+-------+-+---+---------+--------+
|       | | N | Mean    | SD     |
+-------+-+---+---------+--------+
|grp    |a| 20|10.172613|2.138497|
|       |b| 20|10.860964|1.783375|
|       |c| 20| 9.910586|2.019536|
|       |d| 20| 9.458459|2.228867|
|       |e| 20| 9.804294|1.547052|
+-------+-+---+---------+--------+
|Overall| |100|10.041383|1.976413|
+-------+-+---+---------+--------+

使用JMP，我们有一个非显着的F（4,95）= 1.43和以下结果（我要求成对t检验）：

（P值显示在最后一列。）

请注意，这些t检验不受I类错误通胀的保护。

使用R，我们会这样做：

aov.res <- aov(x ~ grp, data=dfrm)
with(dfrm, pairwise.t.test(x, grp, p.adjust.method="none")) 

您可以通过在R提示下发出aov.res来检查str(aov.res)中存储的内容。 Tukey HSD测试可以使用

进行

TukeyHSD(aov.res)  # there's a plot method as well

或

library(multcomp)
glht(aov.res, linfct=mcp(grp="Tukey"))  # also with a plot method