如何解释这些自定义对比？

我正在使用自定义对比度进行单因素方差分析（每个物种）。

     [,1] [,2] [,3] [,4]
0.5    -1    0    0    0
5       1   -1    0    0
12.5    0    1   -1    0
25      0    0    1   -1
50      0    0    0    1

我将强度0.5与5、5与12.5进行比较，依此类推。这些是我正在处理的数据

具有以下结果

Generalized least squares fit by REML
  Model: dark ~ intensity 
  Data: skofijski.diurnal[skofijski.diurnal$species == "niphargus", ] 
       AIC      BIC    logLik
  63.41333 67.66163 -25.70667

Coefficients:
            Value Std.Error  t-value p-value
(Intercept) 16.95 0.2140872 79.17334  0.0000
intensity1   2.20 0.4281744  5.13809  0.0001
intensity2   1.40 0.5244044  2.66970  0.0175
intensity3   2.10 0.5244044  4.00454  0.0011
intensity4   1.80 0.4281744  4.20389  0.0008

 Correlation: 
           (Intr) intns1 intns2 intns3
intensity1 0.000                      
intensity2 0.000  0.612               
intensity3 0.000  0.408  0.667        
intensity4 0.000  0.250  0.408  0.612 

Standardized residuals:
       Min         Q1        Med         Q3        Max 
-2.3500484 -0.7833495  0.2611165  0.7833495  1.3055824 

Residual standard error: 0.9574271 
Degrees of freedom: 20 total; 15 residual

16.95是“ niphargus”的全球平均值。在强度1中，我正在将强度0.5的平均值与5进行比较。

如果我理解正确的话，强度1的系数2.2应该是强度水平0.5和5的均值之差的一半。但是，我的手工计算与摘要的计算不匹配。任何人都可以弄清楚我在做什么错吗？

ce1 <- skofijski.diurnal$intensity
levels(ce1) <- c("0.5", "5", "0", "0", "0")
ce1 <- as.factor(as.character(ce1))
tapply(skofijski.diurnal$dark, ce1, mean)
       0    0.5      5 
  14.500 11.875 13.000 
diff(tapply(skofijski.diurnal$dark, ce1, mean))/2
      0.5       5 
  -1.3125  0.5625 

您为对比度指定的矩阵原则上是正确的。要将其转换为适当的对比度矩阵，您需要计算原始矩阵的广义逆。

如果M是您的矩阵：

M

#     [,1] [,2] [,3] [,4]
#0.5    -1    0    0    0
#5       1   -1    0    0
#12.5    0    1   -1    0
#25      0    0    1   -1
#50      0    0    0    1 

现在，使用来计算广义逆，ginv并使用来转置结果t：

library(MASS)
t(ginv(M))

#     [,1] [,2] [,3] [,4]
#[1,] -0.8 -0.6 -0.4 -0.2
#[2,]  0.2 -0.6 -0.4 -0.2
#[3,]  0.2  0.4 -0.4 -0.2
#[4,]  0.2  0.4  0.6 -0.2
#[5,]  0.2  0.4  0.6  0.8

结果与@Greg Snow的结果相同。使用此矩阵进行分析。

这比手动完成要容易得多。

有一种更简单的方法来生成滑动差异矩阵（又称重复对比）。这可以通过功能contr.sdif和因子级别数作为参数来完成。如果您有五个因子水平，例如您的示例：

library(MASS)
contr.sdif(5)

#   2-1  3-2  4-3  5-4
#1 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2
#2  0.2 -0.6 -0.4 -0.2
#3  0.2  0.4 -0.4 -0.2
#4  0.2  0.4  0.6 -0.2
#5  0.2  0.4  0.6  0.8

如果顶部的矩阵是您编码伪变量的方式（您要传递给R中的Cor contrast函数），则它们的第一个将第一级与其他一级进行比较（实际上是第一级的0.8倍，再减去0.2倍）。其他的总和）。

第二项将第一个2级别与最后一个3进行比较。第三项将第一个3级别与last2进行比较，第4个将第一个4级别与最后一个进行比较。

如果要进行描述的比较（比较每对），则所需的虚拟变量编码为：

      [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] -0.8 -0.6 -0.4 -0.2
[2,]  0.2 -0.6 -0.4 -0.2
[3,]  0.2  0.4 -0.4 -0.2
[4,]  0.2  0.4  0.6 -0.2
[5,]  0.2  0.4  0.6  0.8