어떤 그룹이 다른 그룹과 다른 지 확인 하려면 POST HOC 테스트 또는 포스트 혹 쌍 비교를 수행 해야 (참고 우리는 각 쌍에 대 한 여러 anova 테스트를 수행 할 수 없습니다., 이것은 우리의 오류를 증가 시킬 것 이다, 자세한 내용은 가족 현명한 오류 율을 참조) desi는 쌍 수단을 평가하기 위해 gned. 분산 분석에 사용할 수있는 많은 포스트 혹 테스트가 있으며 내 경우에는 다음과 같이 함수 “TukeyHSD”를 호출하여 Tukey POST hoc test를 사용합니다: ### Welch의 anova for equalsaone.test (Aam ~ location, data=data, var.equal=FALSE) 둘 이상의 종속(결과) 변수가 있으며 분산(MANOVA)의 다변량 분석을 사용하여 동시에 테스트할 수 있습니다. 다음 예제에서 Y는 열이 종속 변수인 행렬이 될 수 있도록 합니다. 명령에서 주체 와 주체 내 변수를 분리해야 합니다. 위의 예에서, 나는 내 과목 내 오류 용어와 먼저 주제 내 요인을 넣어, 과목 사이의 요인 뒤에. 데이터는 실험에서 남성과 여성 과목의 경보 수준 그들은 약물의 두 가능한 복용량 중 하나를 주어진 후 측정 했다. 따라서, 이것은 성별 및 복용량 되 고 요인2X2 디자인. 이 데이터가 포함된 데이터 파일을 읽습니다. 이 예제에는 별표 *로 구분된 두 개의 독립 변수가 있습니다. 별표는 R에게 두 요소 간의 상호 작용이 흥미롭고 분석되어야 한다는 것을 나타냅니다. 상호 작용이 중요하지 않은 경우 별표를 더하기 기호(+)로 바꿉니다.

이 책의 다른 곳에서는 2개의 샘플 t-test, 양방향 아노바, 중첩된 아노바, 웰치의 아노바, 크루스칼-월리스가 소개됩니다. ### ————————————————————– anova에 대한 ### 전력 분석, pp. 157 ###————————————————————– 라이브러리(pwr) 그룹 = 5 = c (10, 10, 15, 15) sd = 12 grand.mean = 평균) 의미) Cohen.f = sqrt (합계 ( (1/ 그룹) * (수단-grand.mean)^2) / sd pwr.anova.test (k = 그룹, n = NULL, f = Cohen.f, sig.level = 0.05, 전원 = 0.80) 경고: R은 SAS및 SAS에 의해보고된 기본 유형 III 한계 SS가 아닌 타입 I 순차 적 SS를 제공합니다. 방정식 순서의 오른쪽에 두 개 이상의 용어가있는 노노 오고날 디자인에서 중요합니다 (즉, A + B 및 B + A는 다른 결과를 생성합니다)! drop1() 함수를 사용하여 익숙한 Type III 결과를 생성해야 합니다. 각 용어를 전체 모델과 비교합니다. 또는 anova(fit.model1, fit.model2)를 사용하여 중첩된 모델을 직접 비교할 수 있습니다. 다른 테스트 옵션은 “윌크스”, “호텔링-로리”, “로이”입니다. 요약.aov() 를 사용하여 일변량 통계를 가져옵니다. TukeyHSD () 및 플롯 () MANOVA 적합으로 작동하지 않습니다.

see url 각 종속 변수를 별도로 실행하여 구합니다. ANOVA와 마찬가지로 ManOVA 결과는 유형 I SS를 기반으로 합니다. 유형 III SS를 얻으려면 모델에서 변수의 순서를 변경하고 해석을 다시 실행합니다. 예를 들어 TypeIII B 효과의 경우 y~A*B를 맞추고 유형 III A 효과의 경우 y~B*A를 맞춥습니다. ### ————————————————————– ### 편도 anova, SAS 예제, pp. 155-156 ### ————————————————————– 입력 =(“위치 아암 틸라무크 0.0571 틸라무크 0.0813 틸라무크 0.0831 틸라무크 0.0976 틸라무크 0.0817 틸라무크 0.0859 틸라무크 0.0735 틸라무크 0.0659 틸라무크 0.0923 틸라무크 0.0923 틸라무크 0.0923 틸라무크 0.0923 틸라무크 0.0976 틸라무크 0.0876 틸라무크 0.0817 틸라무크 0.0817 틸라무크 0.0859 틸라무크 0836 뉴포트 0.0873 뉴포트 0.0662 뉴포트 0.0672 뉴포트 0.0819 뉴포트 0.0749 뉴포트 0.0649 뉴포트 0.0835 뉴포트 0.0725 피터스버그 0.0974 피터스버그 0.1352 페테르부르크 0.0817 페테르부르크 0.1016 페테르부르크 0.0968 피터스버그 0.1064 피터스버그 0.1050 마가단 0.1033 마가단 0.1050 0915 마가단 0.0781 마가단 0.0685 마가단 0.0677 마가단 0.0697 마가단 0.0764 마가단 0.0689 Tvarminne 0.0703 Tvarminne 0.1026 Tvarminne 0.0956 Tvarminne 0.0973 Tvarminne 0.1039 Tvarminne 0.1039 Tvarminne 0.1045 “) 데이터 = read.table (텍스트 연결(입력), 헤더=TRUE) ### 화이트-조정 아노바 이종 세단증 모델 = lm(Aam ~ 위치, 데이터=데이터) , Type=”II”, white.adjust=TRUE) 바틀렛의 테스트와 레벤의 테스트는 단방향 anova에서 그룹의 호모세다스티시티를 확인하는 데 사용할 수 있습니다.

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