基于R语言的多重比较方法.docx
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基于R语言的多重比较方法
基于R语言的七种多重比较方法
一花视界
百家号10-1403:
18
多重比较的方法很多，根据试验设计的目的不同有不同的应用。
若试验设计之初，便明确要比较某几个组均数间是否有差异，称为事前比较。
常用的事前比较方法有LSD、Bonferroni和Dunnett法。
若研究目的是方差分析有统计学差异后，想知道哪些组间的均数有差异，便是事后比较。
事后比较的常用方法有SNK、Turkey、Scheffe和Bonferroni法。
本文仅介绍7种方法及R语言函数，可解决绝大部分多重比较问题。
1.LSD法
LSD法即最小显著差法；该法一般用于计划好的多重比较。
它其实只是t检验的一个简单变形，并未对检验水准做出任何校正，只是为所有组的均数统一估计了一个更为稳健的标准误。
LSD法比较效果较为灵敏，在R语言中可利用agricolae包中的LSD.test函数实现，其调用格式为：
LSD.test（y,trt,DFerror,MSerror,alpha=0.05,p.adj=c（"none","holm","hommel","hochberg","bonferroni","BH","BY","fdr"）,…）
其中y为方差分析对象，trt为要进行多重比较的分组变量，p.adj可以选定P值矫正方法。
当p.adj=”none”时，为LSD法，p.adj="bonferroni"时为Bonferroni法。
R代码：
library（agricolae）
#sweetpotato为agricolae自带数据集
data（sweetpotato）
#进行方差分析，分组变量为virus
model
#进行多重比较，不矫正P值
out<-lsd.test（model,"virus",=""p.adj="none"）
#结果显示：
标记字母法
out$group
#可视化
plot（out）
程序运行结果：
从运行结果看，四个处理，oo和ff处理无差异，与cc和fc彼此差异显著。
下图是可视化结果。
2.Bonferroni法
它是Bonferroni校正在LSD法上的应用。
将LSD.test中p.adj设置为"bonferroni"即为Bonferroni法。
R代码：
library（agricolae）
#sweetpotato为agricolae自带数据集
data（sweetpotato）
#进行方差分析，分组变量为virus
model
#进行多重比较，不矫正P值
out<-lsd.test（model,"virus",=""p.adj="bonferroni"）
#结果显示：
标记字母法
out$group
#可视化
plot（out）
运行结果与LSD法类似，不再展示。
3.Dunnett检验
用于多个试验组与一个对照组间的比较。
R语言中可利用multcomp包中的glht（）函数进行包括Dunnett检验在内的多种检验，其调用格式为：
glht（model,linfct,alternative=c（"two.sided","less","greater"）,...）
其中model为方差分析对象，linfct设置要进行多重比较的分组变量和方法。
R代码：
library（multcomp）
rht<-glht（model,=""linfct="mcp（virus"=="""dunnett"）,alternative="two.side"）
#model是方差分析对象
#virus是分组变量
#方法为Dunnett
summary（rht）
#可视化
plot（rht）
程序运行结果：
结果表明：
三个处理均与对照cc差异显著。
下图为可视化结果：
4.SNK法（Student-Newman-Keuls）
实质上是根据预先制定的准则将各组均数分为多个子集,利用StudentizedRange分布来进行假设检验。
推荐优先用Tukey检验
SNK法可用agricolae包中的SNK.test（）函数实现，其调用格式为：
SNK.test（y,trt,alpha=0.05,…）
其中y为方差分析对象，trt为要进行多重比较的分组变量
R代码：
library（agricolae）
#sweetpotato为agricolae自带数据集
data（sweetpotato）
#进行方差分析，分组变量为virus
model
#进行多重比较，不矫正P值
out<-snk.test（model,"virus"）
#结果显示：
标记字母法
out$group
#可视化
plot（out）
程序运行结果与LSD.test类似。
5.Turkey检验
使用学生化的范围统计量进行组间所有成对比较。
Tukey的检验特点：
所有各组的样本数相等；
各组样本均数之间的全面比较；
可能产生较多的假阴性结论。
R中Turkey检验检验的函数为TukeyHSD（model），其调用格式为：
TukeyHSD（model）
其中model为方差分析对象
R代码：
tuk=TukeyHSD（model）
tuk
plot（tuk）
程序运行结果：
可视化结果：
6.Duncan法（新复极差法）（SSR）
指定一系列的“range”值，逐步进行计算比较得出结论。
Duncan法可用agricolae包中的duncan.test（）函数实现，其调用格式为：
duncan.test（y,trt,…）
其中y为方差分析对象，trt为要进行多重比较的分组变量
R代码：
#model为方差分析对象
out<-duncan.test（model,"virus"）
#结果显示：
标记字母法
out$group
#可视化
plot（out）
程序运行结果与LSD.test类似。
7.Scheffe检验
为均值的所有可能的成对组合执行并发的联合成对比较。
使用F取样分布。
可用来检查组均值的所有可能的线性组合，而非仅限于成对组合。
Scheffe检验特点：
各组样本数相等或不等均可以，但是以各组样本数不相等使用较多；
如果比较的次数明显地大于均数的个数时，Scheffe法的检验功效可能优于Bonferroni法
Scheffe法可用agricolae包中的scheffe.test（）函数实现，其调用格式为：
duncan.test（y,trt,…）
其中y为方差分析对象，trt为要进行多重比较的分组变量
R代码：
#model为方差分析对象
out<-scheffe.test（model,"virus"）
#结果显示：
标记字母法精品文档，你值得期待
out$group
#可视化
plot（out）
程序运行结果与LSD.test类似。
女人如春天的桃花。
阳春三月，春暖花开时，婀娜多情的桃花会竞相开放，如一片片红霞，与如纱的垂柳，形成了桃红柳绿的春日美景。
而青春靓丽的美女，正恰如春光明媚中盛开的桃花，缤纷绚烂，激情四射，充满青春的活力，充满青春的幻想，充满青春美妙的情怀。
青春岁月，容光焕发的美女，爽朗的笑声，轻盈飘逸的秀发，眉飞色舞的眼神，热情奔放的性格，恰如妩媚鲜艳的桃花，装扮了温暖的春天，惊艳了春天的美丽。
无论走到哪里，美女总会给人赏心悦目的感觉，总是一道靓丽的风景，使春天增添了无与伦比的靓丽，所以说女人如春天如霞的桃花！
女人如夏日的荷花。
“接天莲叶无穷碧，映日荷花别样红。
”炎炎烈日下，荷花亭亭玉立，静谧地开放，粉绿相间，分外妩媚。
“出污泥而不染，濯清涟而不妖.”清白闲逸，自由脱俗，清新淡雅，芬芳四溢的天然美丽。
远离喧嚣的尘市，在一方水土里，独享一份圣洁高雅，恬静安然的舒适，柔情似水的缠绵婉约，恰如一个静享清欢的善良女子。
“清水出芙蓉，天然去雕饰.”女人天生就是清纯、善良、静美、温柔如水的性格，拥有善良的心灵，宽容的心胸。
每天只求安静地做好自己，不斤斤计较，不张扬，以一颗博爱之心，宽容身边的人和事。
容忍于心，善存心间，用一颗感恩的心，温暖着身边的人和事，所以说女人如夏日清爽的荷花！
女人如秋天的菊花。
秋高气爽，硕果累累时，到处是丰收的喜悦景象。
一场秋雨一场寒时，百花凋谢，万物凋零的时刻，菊花却在风吹雨打中毅然绽放，用顽强的生命力，笑对风雨。
多姿多彩的菊花，傲然开放，装点了秋日的荒凉。
“采菊东篱下，悠然见南山。
”怡然自得的享受啊！
而如花的女人，一路走来，吃尽千辛万苦，历经曲曲折折，却毫不畏惧艰难。
照顾老人，陪伴孩子，洗衣做饭，工作加班，任劳任怨。
宁愿自己吃苦受累，从不抱怨。
在平凡的岁月，书写着女人们的精彩与不平凡。
即使韶华远逝，年青的容颜失去光彩，依然在为家人创造着温暖、快乐、幸福的家园，所以说女人如秋霜中绽放的菊花！
女人如冬日的梅花。
在白雪皑皑的冬季，天苍苍，野茫茫之时，大地一片衰败的景象。
行走在路上，寒风凛冽，刮到脸上如刀般的疼痛，但是女人依然在路上坚强地面对、承受。
这不正是无惧风雪、坚韧不拔、顽强不屈的梅花的品格吗？
“遥知不是雪，唯有暗香来.”梅花以它的弱小娇艳的身躯，凌寒傲雪，装点着寂寞荒凉的冬日！
在光阴的故事里，女人走过青春岁月，走过三十而立，走过四十不惑……此刻，正逐渐走在繁华落幕的路上，肩负着生活无奈的痛苦，品尝着人间聚散离合的悲欢。
无论条件多么的艰苦，女人们一如既往地在路上打拼、奋斗着，时刻承担着家庭和社会的责任，装扮着世界的美好和浪漫，正在骄傲地撑起自己的半边天。
“梅花香自苦寒来.”所以说女人如冬日火红的寒梅！
女人如花，四季都在竞相地绽放，闪烁着耀眼的光华；女人又非花，漂亮、善良、宽容、感恩，是始终如一的信念。
女人如水，柔情似水，缠绵婉约；女人又非水，坚强、勇敢、优雅、浪漫，是一生的追求。
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