小编thi*_*rgh的帖子

我有一个不平衡的实验,在三个地点(L,M,H)我们测量met四种不同植被类型(a,b,c,d)中的参数().所有三个地点都存在所有植被类型.植被类型在L和M处重复4次,在H处重复8次.

因此,简单的anova和TukeyHSD将无法正常工作.包装Agricolae(HSD.test)和DTK(DTK.test)只适用于单向设计,然后有多种... mcp功能中的Tukey测试是否计算Tukey-Kramer对比,或者它是否给出了常规的Tukey对比？我认为首先是这种情况,因为该软件包适用于测试不平衡设计的多重比较,但我不确定,因为两种方法产生的p值几乎相同.那么什么测试才合适？

此外,是否有更合适的方法为不平衡数据集做这样的双向anova？

library(multcomp)

(met     <-  c(rnorm(16,6,2),rnorm(16,5,2),rnorm(32,4,2)))
(site    <-  c(rep("L", 16), rep("M", 16), rep("H", 32)))
(vtype   <-  c(rep(letters[1:4], 16), rep(letters[1:4], 16), rep(letters[1:4], 32)))

dat  <-  data.frame(site, vtype, met)

# using aov and TukeyHSD
aov.000  <-  aov(met ~ site * vtype, data=dat)
summary(aov.000) 
TukeyHSD(aov.000) 

# using Anova, and multcomp
lm.000     <-  lm(met ~ site * vtype, data=dat)
summary(lm.000)
library(car)
Anova.000  <-  Anova(lm.000, data=dat)

dat$int  <-  with(dat, interaction(site, vtype, sep = "x"))
lm.000   <- …

在与 Kruskall wallis 检验进行成对比较后，有没有办法获得显着性代码？对于显着性代码，我指的是分配给总体以指示差异显着的字母代码。

对于传统的方差分析，可以使用库中的方法执行这样的测试HSD.test，agricolae但对于方差分析的非参数对应项，我找不到任何东西。

一个小玩具示例：

dv  <-  c(runif(100, 5.0, 10))
iv  <-  as.factor( c(rep("I", 10),  rep("II", 10),  rep("III", 10),  rep("IV", 10), rep("V", 10),
                    rep("VI", 10), rep("VII", 10), rep("VIII", 10), rep("IX", 10), rep("X", 10)))

df  <-  data.frame(dv, iv)

# with anova
library(agricolae)
aov.000  <-  aov(dv ~ iv,  data=df)
HSD.test(aov.000, "iv")

# after KW test: 
(kt  <-  kruskal.test(dv ~ iv,  data=df))

library(coin)
library(multcomp)
NDWD <- oneway_test(dv ~ iv, data = df,
        ytrafo = function(data) trafo(data, numeric_trafo = …