Levene检验的多重比较事后检验

Question

我想在R中的Levene的测试中进行成对比较事后测试。我知道如何使用PROC GLM在SAS中进行测试，但是我似乎不知道如何在R中进行测试。有人吗？理念？在下面的示例中，我希望能够测试“ cat”的所有级别（即AB，AC，AD，BC，BD，CD）之间的方差均匀性。我发现最好的方法是将我的数据子集到每个对中，然后对每个子集运行一次Levene检验，然后在最后进行Bonferroni校正。但是，当我的因素数量很大时，这不是实际的解决方案。

library(car)
dat <- rnorm(100, mean=50, sd=10)
cat <- rep(c("A", "B", "C","D"), each=25)
df <- data.frame(cat,dat)
df$cat <- as.factor(df$cat)

LT <- leveneTest(dat ~ cat, data = df)

Answer 1

由于Levene测试只是对样本方差（残差）而不是样本均值进行的ANOVA，因此您可以手动计算残差，然后在事后使用TukeyHSD测试运行ANOVA。

首先，如标题所示进行多次比较：使用您的示例，并加上一个额外的因素（cat2），以便我们也可以进行交互：

df <- df %>% group_by(cat, cat2) %>% 
  mutate(dat.med = ifelse(dat,median(Ctmax, na.rm=TRUE), ifelse(dat==NA, NA)))

上面的代码跳过了NA值，并为每个因子组合计算了样本中位数，将其放入数据集中的新列（dat.med）中。

然后我们计算残差，将其更改为绝对值，然后将它们放在另一列中：

df$dat.med.res<-abs(df$dat-df$dat.med)

# Then we run an ANOVA, and post-hoc if necessary:
levene.dat.aov<-aov(dat.med.res~cat*cat2,df)
summary(levene.dat.aov)
TukeyHSD(levene.dat.aov)

要添加重复的措施，请将方差分析更改为：

 aov(dat.med.res~cat+Error(Subject/(cat)),df)

对于具有两级因子的成对比较（使用程序包PairedData）：

levene.var.test(df$dat[df$cat=="A"], df$dat[df$cat=="B"],location=c("median"))