基于R语言的多重比较方法（修订版）.doc

基于R语言的多重比较方法（修订版）.doc基于R语言的七种多重比较方法一花视界百家号10-1403:18多重比较的方法很多,根据试验设计的目的不同有不同的应用。若试验设计之初,便明确要比较某几个组均数间是否有差异,称为事前比较。常用的事前比较方法有LSD、t法。若研究目的是方差分析有统计学差异后,想知道哪些组间的均数有差异,便是事后比较。事后比较的常用方法有SNK、Turkey、Scheffe和Bonferroni法。本文仅介绍7种方法及R语言函数,可解决绝大部分多重比较问题。;该法一般用于计划好的多重比较。它其实只是t检验的一个简单变形,并未对检验水准做出任何校正,只是为所有组的均数统一估计了一个更为稳健的标准误。LSD法比较效果较为灵敏,,其调用格式为:(y,trt,DFerror,MSerror,alpha=,=c("none","holm","hommel","hochberg","bonferroni","BH","BY","fdr"),…)其中y为方差分析对象,trt为要进行多重比较的分组变量,。=”none”时,为LSD法,="bonferroni"时为Bonferroni法。R代码:library(agricolae)#sweetpotato为agricolae自带数据集data(sweetpotato)#进行方差分析,分组变量为virusmodel#进行多重比较,不矫正P值out<-(model,"virus",=""="none")#结果显示:标记字母法out$group#可视化plot(out)程序运行结果:从运行结果看,四个处理,oo和ff处理无差异,与cc和fc彼此差异显著。下图是可视化结果。。"bonferroni"即为Bonferroni法。R代码:library(agricolae)#sweetpotato为agricolae自带数据集data(sweetpotato)#进行方差分析,分组变量为virusmodel#进行多重比较,不矫正P值out<-(model,"virus",=""="bonferroni")#结果显示:标记字母法out$group#可视化plot(out)运行结果与LSD法类似,不再展示。。p包中的glht()t检验在内的多种检验,其调用格式为:glht(model,linfct,alternative=c("","less","greater"),...