對 R 進行 Tukey 測試

Question

我正在嘗試對數據 (bmt)、(KMsurv) 進行 Tukey 測試，並僅關注變量 t2 和 d3。 t2：無病生存時間（復發、死亡或研究結束的時間） d3：無病的指標變量。 如果死亡或復發，則 d3 = 1，如果活着或沒有疾病，則 d3 = 0。 可以使用 KMsurv 包獲取數據。 患者已被分組為風險類別或組，由數據集中的變量 g 表示。

    g = 1; ALL (acute lymphoblastic leukemia) 38 patients
    g = 2; AML low risk (acute myeloctic leukemia) 54 patients
    g = 3; AML high risk (acute myeloctic leukemia) 45 patients

library(KMsurv)
data(bmt)
bmt
library(survival)

# run the ANOVA and print out the ANOVA table:
anova1 <- aov( group ~ t2+d3, data = bmt )
summary(anova1)


TukeyHSD(anova1)

但是出現錯誤信息

Error in TukeyHSD.aov(anova1) :no factors in the fitted model In addition: Warning messages: 1: In replications(paste("~", xx), data = mf) : non-factors ignored: t2 2: In replications(paste("~", xx), data = mf) : non-factors ignored: d3

我已經安裝了包multcomp但我不確定這個包是否是必要的。

我該如何修復該錯誤？

Answer 1

我認為沒有必要在這里進行方差分析，因為您的結果是無復發生存。 如果你真的想，然后做一個 Tukey 測試，那么命令將是：

anova1 <- aov(t2 ~ factor(group), data = bmt)
summary(anova1)

---

               Df   Sum Sq Mean Sq F value  Pr(>F)   
factor(group)   2  7186442 3593221   7.115 0.00116 **
Residuals     134 67675770  505043

---

TukeyHSD(anova1)

---

  Tukey multiple comparisons of means
    95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = t2 ~ factor(group), data = bmt)

$`factor(group)`
          diff        lwr       upr     p adj
2-1  456.35673   99.72036  812.9931 0.0081370
3-1  -22.13216 -393.20690  348.9426 0.9890452
3-2 -478.48889 -818.45440 -138.5234 0.0031404

但這忽略了事件（變量 d3），所以我不會太在意結果。