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2024-09-02 发布于北京
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R软件中函数pairwise.t.test()可以得到多重比较的p值x是响应变量构成的向量,g是分组向量(因子).p.adjust.method是上面提到的调整p值的方法,“p.adjust.method=none”表示不作任何调整,默认值按Holm方法调整pairwise.t.test(x,g,p.adjust.method=p.adjust.methods,pool.sd=TRUE,...)1.5多重t-test方法例7：有一个关于检验毒品强弱的试验,给48只老鼠注射I、II、III三种毒药(因素A),同时有A、B、C、D4种治疗方案(因素B),这样的试验在每一种因素组合下都重复四次测试老鼠的存活时间,数据如表3所示.试分析毒药和治疗方案以及它们的交互作用对老鼠存活时间有无显著影响.表3老鼠存活时间(年)的实验报告A B C DI 0.310.45 0.821.10 0.430.45 0.450.710.460.43 0.880.72 0.630.76 0.660.62II 0.360.29 0.920.61 0.440.35 0.561.02 0.400.23 0.491.24 0.310.40 0.710.38III 0.220.21 0.300.37 0.230.25 0.300.36 0.180.23 0.380.29 0.240.22 0.310.331.5多重t-test方法rats-data.frame(Time=c(0.31,0.45,0.46,0.43,0.82,1.10,0.88,0.72,0.43,0.45,0.63,0.76,0.45,0.71,0.66,0.62,0.38,0.29,0.40,0.23,0.92,0.61,0.49,1.24,0.44,0.35,0.31,0.40,0.56,1.02,0.71,0.38,0.22,0.21,0.18,0.23,0.30,0.37,0.38,0.29,0.23,0.25,0.24,0.22,0.30,0.36,0.31,0.33),Toxicant=gl(3,16,48,labels=c(I,II,III)),Cure=gl(4,4,48,labels=c(A,B,C,D)))#建立数据框1.5多重t-test方法下面再用函数interaction.plot()作出交互效应图,以考查因素之间交互作用是否存在.R程序为op-par(mfrow=c(1,2))plot(Time~Toxicant+Cure,data=rats)with(rats,interaction.plot(Toxicant,Cure,Time,trace.label=Cure))with(rats,interaction.plot(Cure,Toxicant,Time,trace.label=Toxicant))1.5多重t-test方法1.5多重t-test方法输出结果如图8.3(a)和图8.3(b).两图中的曲线并没有明显的相交情况出现,因此我们初步认为两个因素没有交互作用.尽管如此,由于实验误差的存在,我们用方差分析函数aov()对此进行确认,其中方差模型格式为x~A*B,或A+B+A:B,表示不仅考虑因素A、B各自的效应,还考虑两者的交互效应.若仅考虑A与B的交互效应则方差模型格式为A:B.由R程序rats.aov-aov(Time~Toxicant*Cure,data=rats)summary(rats.aov)得到检验结果为1.5多重t-test方法DfSumSqMeanSqFvaluePr(F)Toxicant21.035630.5178123.22543.326e-07***Cure30.914620.3048713.67454.132e-06***Toxicant:Cure60.247820.041301.85260.1163Residuals360.802620.02230---Signif.codes:0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘’1根据p值知,因素Toxica