标签: tukey

我已成功上传数据，在我的数据集上运行 shapiro、bartletts 和单向方差分析，但是无论我尝试什么，我似乎都无法运行 TukeyHSD 而不收到一些错误消息，例如上面的错误消息，这是我输入的内容我错过了什么？

> my_data <- aov(yield~temp, data=Pectin)
> summary.aov(my_data)
            Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
temp         1  63.90   63.90   24.67 0.000327 ***
Residuals   12  31.09    2.59                     

> TukeyHSD(Pectin)
Error in UseMethod("TukeyHSD") : 
  no applicable method for 'TukeyHSD' applied to an object of class "c('tbl_df', 'tbl', 'data.frame')"
> TukeyHSD(my_data)
Error in TukeyHSD.aov(my_data) : no factors in the fitted model
In addition: Warning message:
In replications(paste("~", xx), data = mf) : non-factors ignored: temp
> TukeyHSD(summary.aov(my_data))
Error …

我有一个数据集，我想用它来比较物种和栖息地对家园大小的影响 - 同时使用 III 型错误和物种和栖息地内的成对比较。
这是数据的一个子集：

species<- c("a","b","c","c","b","c","b","b","a","b","c","c","a","a","b","b","a","a","b","c")
    habitat<-  c("x","x","x","y","y","y","x","x","y","z","y","y","z","z","x","x","y","y","z","z")
    homerange<-c(6,5,7,8,9,4,3,5,6,9,3,6,6,7,8,9,5,6,7,8)
    data1<-data.frame(cbind(species, habitat, homerange))
    data1$homerange<-as.numeric(as.character(data1$homerange))    

目前我正在拆分三个物种的数据，然后为每个物种运行单独的方差分析，但我相信使用一个方差分析同时询问物种和栖息地更有意义。这是我为一个物种运行的方差分析的示例：

data.species.a<-subset(data1, species=="a")
fit<-aov(homerange ~ habitat, data=data.species.a)
summary(fit)
TukeyHSD(fit)

aov() 似乎使用 I 型错误。. . 我认为不合适；加上我相信 Tukey 的测试对于成对比较来说可能过于保守。有人可以帮助我采用一种方法来运行一个方差分析，该方差分析同时考虑物种和栖息地对家园的影响，带有 III 型错误，这也允许对物种和栖息地进行不太保守的成对比较吗？

我正在尝试使用 yaxis 上的计数 (MedMean) 和 xaxis 上的各种独立样本 (Site_Name) 的 ggplot 创建箱线图。

ggplot(medianlist,aes(x=reorder(Site_Name,MedMean,FUN=median),y=MedMean))+
geom_boxplot()

我想将 Tukey 的意义字母添加到框中。

谢谢

总的来说，我对 R 和编码非常陌生，所以我对任何看起来愚蠢的事情提前表示歉意。

我进行了方差分析，并想对我的数据进行 TukeyHSD。起初，效果很好。然后我创建了两个数据集。在每一种剂量类型中，我都对数据进行了排序，仅包含两种剂量类型中的一种。然后我继续执行方差分析（有效），但 Tukey 产生此错误

\n

-[.data.frame`(mf, mf.cols[[i]]) ：选择未定义的列。

\n

这意味着什么？我在新创建的数据集中搜索列的名称，它们都存在。

太感谢了！！

这是我创建的数据集和收到的错误。

df1 <- Flor_Group_1_2019_EC[Flor_Group_1_2019_EC$Dose=="IM", ]\ndf2 <- Flor_Group_1_2019_EC[Flor_Group_1_2019_EC$Dose=="SC", ]\naov1 = aov(`CFU/g`~Treatment+`Time Point`, data=df1)\n    summary(aov1)\n              Df    Sum Sq   Mean Sq F value   Pr(>F)    \nTreatment      3 3.068e+15 1.023e+15   7.774 7.98e-05 ***\n`Time Point`  16 2.065e+16 1.291e+15   9.810 7.20e-16 ***\nResiduals    134 1.763e+16 1.316e+14                     \n---\nSignif. codes:  0 \xe2\x80\x98***\xe2\x80\x99 0.001 \xe2\x80\x98**\xe2\x80\x99 0.01 \xe2\x80\x98*\xe2\x80\x99 0.05 \xe2\x80\x98.\xe2\x80\x99 0.1 \xe2\x80\x98 \xe2\x80\x99 1\n1 observation deleted due to missingness\nTukeyHSD(aov1)\n

\n

[.data.frame …

我无法为我的结果生成紧凑的字母显示。我运行了方差分析，然后运行了 Tukey 的 HSD，以生成每对的 p 值，但我不知道如何（或者是否可能？）为这些 p 值分配字母以显示哪些对彼此之间具有显着性。

csa.anova<-aov(rate~temp*light,data=csa.per.chl) summary(csa.anova) TukeyHSD(csa.anova)

这运行了我需要的测试，但我不知道如何为每个 p 值分配字母以显示哪些对是重要的。

我对方差分析进行了事后 Tukey 检验，然后绘制了结果图。我似乎无法更改 x 轴标题或 y 轴标题。我收到此错误：

Error in plot.default(c(xi[, "lwr"], xi[, "upr"]), rep.int(yvals, 2L),  : 
  formal argument "xlab" matched by multiple actual arguments

这是我的相关代码：

tuk <- TukeyHSD(final)
plot(tuk,xlab="Differences in mean departure times", ylab="Comparisons")

我还需要更改 y 轴刻度线标签，但我不知道如何更改。

谢谢。

我有一个包含 4 个条件（A、B、C、D）的日期集。我在运行单向方差分析时观察到，在 4 个条件下，我的因变量（反应时间，RT）呈线性增加。

我想运行事后测试，看看 RT 从 A 到 B、从 B 到 C、从 C 到 D 的增加对于 Tukey HSD 事后测试是否显着。

为了在 Python 中运行测试，我使用以下代码：

#Multiple Comparison of Means - Tukey HSD
from statsmodels.stats.multicomp import pairwise_tukeyhsd
print(pairwise_tukeyhsd(df["RT"], df['Cond']))

我面临的问题是，这里假设我对所有可能的比较感兴趣（A vs B、A vs C、A vs D、B vs C、B vs D、C vs D）。因此，所应用的校正是基于 6 次测试。然而，我只是对 3 个比较（A 与 B、B 与 C、C 与 D）进行假设。

我如何告知事后测试我感兴趣的比较的数量/类型？

我环顾四周，对emmeans中的 Tukey 调整感到很困惑。emmeans 的文档根本没有提到 Tukey HSD，但在这里据说“对于大多数对比度（）结果，调整通常是其他东西，具体取决于创建的对比度类型。例如，成对比较默认为adjustment = "tukey"，即Tukey HSD方法。 "。

据我了解，Tukey HSD本质上是一系列对 I 类错误进行调整的成对 t 检验。但emmeans函数正在计算估计边际均值 (EMM)，我认为这不是成对 t 检验；然后将 Tukey 调整应用于emmeans输出，将不等同于 Tukey HSD 事后测试。

第二个相关问题是函数“tukey.emmc”（也来自emmeans ）的作用是什么？

[更新]我想我的第二个问题是，tukey.emmc 和对比度（）与'调整=“tukey”'之间有什么区别？

我在导出TukeyHSD结果时遇到问题,因此当我在Excel中打开结果时,它们会在单元格中分开.我尝试使用write.csv(),但它说:

cannot coerce class "c("TukeyHSD", "multicomp")" to a data.frame

如何以我可以复制并粘贴到Excel工作表中的方式捕获我的TukeyUSD结果？

这是中提到broom的网站，它可以被用于TukeyHSD和multcomp（见这里）。但是，我无法弄清楚如何使用broomforTukeyHSD和multcomp。

请参阅下面给出的 MWE。

df1 <- data.frame(
  Rep = factor(rep(1:3, each = 4, times = 2)),
  Trt = rep(paste0("T", 1:4), times = 6),
  Loc = rep(paste0("Loc", 1:2), each = 12), 
  Y   = rnorm(24)
)

library(dplyr)
df2 <- filter(df1, Loc=="Loc1")

fm1 <- aov(Y ~ Rep + Trt , data = df2)
anova(fm1)

library(multcompView)

fm1Tukey1 <- 
  data.frame(Letter = multcompLetters(TukeyHSD(fm1)$Trt[, "p adj"])$Letters)
fm1Tukey <- data.frame(Trt = row.names(fm1Tukey1), fm1Tukey1)

fm1Means1 <- …