Questions tagged «tukey-hsd»

以下是有关我的处境的一些背景信息：我的数据是指被捕食者成功吃掉的猎物的数量。由于每个试验中猎物的数量都是有限的（可用25个），因此我有一列“ Sample”代表可用猎物的数量（因此，每个试验中有25个），另外一个名为“ Count”的数字表示成功的数量（吃了多少猎物）。我的分析基于R书中有关比例数据的示例（第578页）。解释变量是温度（4个级别，我将其视为因素）和捕食者的性别（显然是雄性还是雌性）。所以我最终得到这个模型： model <- glm(y ~ Temperature+Sex+Temperature*Sex data=predator, family=quasibinomial) 得出“偏差分析”表后，事实证明，温度和性别（但不存在相互作用）对猎物的消耗有显着影响。现在，我的问题是：我需要知道哪个温度不同，即，我必须将这四个温度相互比较。如果我有线性模型，则可以使用TukeyHSD函数，但由于使用的是GLM，所以不能。我一直在浏览MASS软件包，并尝试建立一个对比度矩阵，但是由于某种原因它不起作用。有什么建议或参考吗？ 这是我从模型中获得的摘要，如果可以使它更清楚…… y <- cbind(data$Count, data$Sample-data$Count) model <- glm(y ~ Temperature+Sex+Temperature*Sex data=predator, family=quasibinomial) > summary(model) # Call: # glm(formula = y ~ Temperature + Sex + Temperature * Sex, family=quasibinomial, data=data) # Deviance Residuals: # Min 1Q Median 3Q Max …

25 r  generalized-linear-model  references  multiple-comparisons  tukey-hsd 

我正在使用JMP来检查在用对照进行的三种处理之前和之后，生长形式组（树木，灌木，Forb等）的植被覆盖率差异。我的样本量很小（n = 5），并且我的大多数分布都不是正态分布。 对于正态分布，我使用方差分析来分析治疗结果之间的差异（变化百分比），然后使用Tukey HSD来检验结果对之间差异的显着性。 对于非正态分布的数据，我使用了Wilcoxon / Kruskal-Wallis检验。是否可以使用Tukey HSD的非参数等效项来检查这些结果对之间的差异？

23 multiple-comparisons  nonparametric  tukey-hsd 

我用R进行了方差分析，并且得到了很大的不同。但是，当使用Tukey的程序检查哪些对有显着差异时，我什么也没得到。这怎么可能？ 这是代码： fit5_snow<- lm(Response ~ Stimulus, data=audio_snow) anova(fit5_snow) > anova(fit5_snow) Analysis of Variance Table Response: Response Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) Stimulus 5 73.79 14.7578 2.6308 0.02929 * Residuals 84 471.20 5.6095 --- Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 …

18 anova  post-hoc  tukey-hsd 

使用SPSS（第三版）阅读Field的发现统计信息我对ANOVA中的事后测试感到有些震惊。对于那些想要控制I型错误率的人，他建议使用Bonferroni或Tukey并说（第374页）： 当比较次数较少时，Bonferroni具有更大的功能，而在测试大量均值时，Tukey的功能更为强大。 少量和大量均值之间的界限应该在哪里？

18 anova  multiple-comparisons  post-hoc  bonferroni  tukey-hsd 

编写Tukey事后结果的正确方法是什么？ 有几个结果不同的例子吗？ 假设您有北，南，东和西。 North N=50 Mean=2.45 SD=3.9 std error=.577 LB=1.29 UB=3.62 South N=40 Mean=2.54 SD=3.8 std error=.576 LB=1.29 UB=3.63 East N=55 Mean=3.45 SD=3.7 std error=.575 LB=1.29 UB=3.64 West N=45 Mean=3.54 SD=3.6 std error=.574 LB=1.29 UB=3.65 北部在统计上具有重要性（东部（sig = .009）和西部（sig = .040），但南部没有（sig = .450）。东部与南部（.049）在统计上具有显着性。

17 post-hoc  tukey-hsd 

我希望在使用R进行双向Anova后执行TukeyHSD事后测试，以获得包含按显着性差异分组的排序对的表格。（很抱歉，我仍然不熟悉统计数据。） 我想要这样的东西： 因此，按星号或字母分组。 任何想法？我HSD.test()从agricolae程序包中测试了该功能，但似乎无法处理双向表。

13 r  anova  multiple-comparisons  post-hoc  tukey-hsd 

恐怕相关问题无法回答我的问题。我们评估> 2个分类器（机器学习）的性能。我们的零假设是表演没有差异。我们执行参数（ANOVA）和非参数（Friedman）检验来评估该假设。如果它们很重要，我们想找出在事后搜寻中哪些分类器有所不同。 我的问题是双重的： 1）多次比较测试后是否需要校正p值？在“ Alphafehler Kumulierung”上的德国维基百科站点上说，仅当在相同数据上检验多个假设时，才会出现此问题。比较分类器（1,2），（1,3），（2,3）时，数据仅部分重叠。是否仍然需要校正p值？ 2）P值校正通常在通过t检验进行成对测试之后使用。在进行专门的事后测试，例如Nemenyi（非参数）或Tukey的HSD测试时，是否也有必要？对于Tukey的HSD，此答案为“否”：Tukey HSD测试是否可正确进行多次比较？。是否有规则或我必须针对每个可能的事后测试进行检查？ 谢谢！

11 multiple-comparisons  bonferroni  tukey-hsd 

来自“ R”中箱形图的“缺口” 帮助文档（或原始文本）给出以下内容： 如果两个地块的凹口不重叠，这就是两个中间值不同的“有力证据”（Chambers等，1983，第62页）。有关使用的计算，请参见boxplot.stats。 并且“ boxplot.stats ”给出以下内容： 槽口（如果需要）扩展到+/- 1.58 IQR / sqrt（n）。这似乎是基于与McGill等人（1978年，第16页）中Chambers等人（1983，第62页）中1.57公式相同的计算。它们基于中位数的渐近正态性和所比较的两个中位数的大致相等的样本大小，并且据说对样本的基本分布不敏感。这个想法似乎是为两个中位数的差异给出大约95％的置信区间。 现在，我更加熟悉使用Tukey-Kramer测试的JMP版本比较列的平均值。 JMP文档提供了以下内容： 显示针对所有均值之间差异的测试。这是Tukey或Tukey-Kramer HSD（诚实的显着差异）测试。（Tukey 1953，Kramer 1956）。如果样本大小相同，则此测试为精确的alpha级测试；如果样本大小不同，则为保守测试（Hayter 1984）。 问题：两种方法之间的联系的本质是什么？有没有办法将一个变成另一个？ 看起来有人正在寻找中位数的大约95％CI，然后确定是否存在重叠；另一个是“精确阿尔法测试”（我的样本大小相同），用于确定两组样本的中位数是否在彼此的合理范围内。 我参考了软件包，但是我对逻辑背后的数学感兴趣。

10 data-visualization  median  boxplot  tukey-hsd 

为了简单的示例，假设有两个线性回归模型 模型1有三个预测，x1a，x2b，和x2c 模型2具有从模型1 3个预测和两个附加的预测x2a和x2b 有一个种群回归方程，其中模型1 解释的种群方差为，模型解释为 。模型2解释的种群中的增量方差为ρ2(1)ρ(1)2\rho^2_{(1)}ρ2(2)ρ(2)2\rho^2_{(2)}Δ ρ2= ρ2（2 ）- ρ2（1 ）Δρ2=ρ(2)2−ρ(1)2\Delta\rho^2 = \rho^2_{(2)} - \rho^2_{(1)} 我有兴趣获取\ Delta \ rho ^ 2的估计量的标准误差和置信区间Δ ρ2Δρ2\Delta\rho^2。虽然该示例分别涉及3个和2个预测变量，但我的研究兴趣涉及大量不同数量的预测变量（例如5个和30个）。我首先想到的是使用 Δ [R2一dĴ= r2一dj （2 ）- - [R2一dĴ （1 ）Δradj2=radj(2)2−radj(1)2\Delta r^2_{adj} = r^2_{adj(2)} - r^2_{adj(1)}作为估计量并进行引导，但是我不确定是否会适当的。 问题 是Δ [R2一dĴΔradj2\Delta r^2_{adj}一个合理的估计Δ ρ2Δρ2\Delta \rho^2？ 如何获得总体r平方变化的置信区间（即Δ ρ2Δρ2\Delta\rho^2）？ 引导Δ ρ2Δρ2\Delta\rho^2是否适合计算置信区间？ 任何对模拟或已发表文献的引用也将受到欢迎。 范例程式码 如果有帮助，我在R中创建了一个小的模拟数据集，可用于演示答案： …

10 regression  confidence-interval  estimation  r-squared  shrinkage  anova  t-test  references  tukey-hsd  machine-learning  boosting  r  clustering  fishers-exact  generalized-linear-model  model  probit  link-function  r  survival  probability  distributions  dice  logistic  lme4-nlme  glmm  meta-analysis  distributions  distributions  factor-analysis  r  anova  repeated-measures  post-hoc 

我来自“ 双向ANOVA的事后成对比较 ”（对此帖子），它显示了以下内容： dataTwoWayComparisons <- read.csv("http://www.dailyi.org/blogFiles/RTutorialSeries/dataset_ANOVA_TwoWayComparisons.csv") model1 <- aov(StressReduction~Treatment+Age, data =dataTwoWayComparisons) summary(model1) # Treatment is signif pairwise.t.test(dataTwoWayComparisons$StressReduction, dataTwoWayComparisons$Treatment, p.adj = "none") # no signif pair TukeyHSD(model1, "Treatment") # mental-medical is the signif pair. （输出附在下面） 有人可以解释为什么在配对（未调整的p值）t检验失败时，Tukey HSD能够找到有效的配对吗？ 谢谢。 这是代码输出 > model1 <- aov(StressReduction~Treatment+Age, data =dataTwoWayComparisons) > summary(model1) # Treatment is signif …

9 r  multiple-comparisons  t-test  post-hoc  tukey-hsd