使用R中的ANOVA和Tukey HSD測試測試多個系列的平均值

Question

在R中，我有四個數值向量。 我想測試這四個向量的均值是否相同，如果不相等，則該均值更大而該均值更小（基本上，我想通過它們對四個向量進行排名）。

這篇文章非常適合我：

http://brownmath.com/stat/anova1

我正在遵循此指南：

https://www.r-bloggers.com/analysis-of-variance-anova-for-multiple-comparisons/

但是，此職位將停止測試四個均值是否相等，但如果答案不相同，我如何知道R中哪個均值更大而哪個均更小呢？

非常感謝你，

帖子中的代碼是：

a = c(65, 48, 66, 75, 70, 55)
b = c(64, 44, 70, 70, 68, 59)
c = c(60, 50, 65, 69, 69, 57)
d = c(62, 46, 68, 72, 67, 56)

dati = c(a, b, c, d)
groups = factor(rep(letters[1:4], each = 6))

fit = lm(formula = dati ~ groups)
anova (fit)

Answer 1

我將假設已滿足假設，尤其是殘差是獨立的 ，並且殘差的分布是同方差的，並且與正態分布足夠相似 。

首先請注意，您的ANOVA返回的p值為0.99，這意味着組均值之間沒有顯着差異。 如果p值低於0.05，則可以進行事后檢驗以進行成對比較。

TukeyHSD(aov(fit))
#  Tukey multiple comparisons of means
#    95% family-wise confidence level
#
#Fit: aov(formula = fit)
#
#$groups
#          diff       lwr      upr     p adj
#b-a -0.6666667 -15.68081 14.34748 0.9992898
#c-a -1.5000000 -16.51415 13.51415 0.9921250
#d-a -1.3333333 -16.34748 13.68081 0.9944302
#c-b -0.8333333 -15.84748 14.18081 0.9986181
#d-b -0.6666667 -15.68081 14.34748 0.9992898
#d-c  0.1666667 -14.84748 15.18081 0.9999888

當然，這里沒有什么重要的。

multcomp軟件包功能更強大。 讓我們定義不同的成對比較。 它還可以為您提供經常在表格或圖中看到的群組字母。

library(multcomp)
pairwise <- glht(fit, linfct = mcp(groups = "Tukey"))
summary(pairwise)
cld(pairwise)
#  a   b   c   d 
#"a" "a" "a" "a"

同樣，由於在您的示例中沒有什么重要的內容，因此所有因子水平都使用相同的字母。