使用 rpsychi (R) 和随后的事后成对比较执行单向方差分析答案

【问题标题】：Perfom a one-way ANOVA using rpsychi (R) and the subsequent post-hoc pair-wise comparisons使用 rpsychi (R) 和随后的事后成对比较执行单向方差分析
【发布时间】：2016-06-09 04:19:41
【问题描述】：

我有 4 个样本，用它们的均值和标准差表示。如果我认为所有这些的样本量为 100，我如何使用 R 中的 rpsychi 库执行单向方差分析？

样本都是正态分布且独立的。

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：mean4=6.1，sd4=0.6

我如何随后也使用 R 执行事后成对比较 (Tukey-HSD)？？

【问题讨论】：

看rpsychi的帮助了吗？专门针对ind.oneway.second？此外，这个问题可能与您提出并回答的另一个问题太相似了。 stats.stackexchange.com/q/102703/601。您的 Tukey HSD 测试统计计算很简单，可以在线查找。在 R 中，您只需要知道学生化范围分布 (q) 的 p 值可以通过 ptukey 获得。
抱歉耽搁了。约翰，是的，我检查了 pfsychi 帮助 pdf 的 ind.oneway.second。但是，我尝试了几次都没有成功引入我的数据。我不知道如何完美地编写代码来执行此方差分析。所以我问是否有人知道我的示例的确切代码，并以这种方式学习它。谢谢
放入你尝试过的东西。该网站不仅仅是给出答案，而是帮助人们学习。如果我们不知道你是如何失败的，那么你就不会学习。如果你不向他们展示你的努力，人们往往不愿意提供帮助。此外，如果只是输入 R 命令，那么这是错误的论坛，它应该在 StackOverflow 上带有 R 标签。

标签： r anova

【解决方案1】：

我最近在其他论坛上发现了一个帖子，其中包含我自己的一些担忧： http://www.wenda.io/questions/2570717/anova-in-r-using-summary-data.html

它部分解决了我的需要。将在该网络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))

我得到下一个方差分析表：

$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

有人知道如何获得方差分析分析的 p 值吗？此外，如何执行 TukeyHSD？

【讨论】：

【解决方案2】：

使用库（asbio）。这将为您提供 t(s)、均值差、上限和下限、HLSD Diff Lower Upper Decision Adj。 p 值决策和调整后的 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

【讨论】：