2012-11-27 7 views
6

Önceki mesajların karşıtlıklarını anlıyorum ve bence doğru olanı yapıyorum ama ne beklediğimi vermiyor.anova'da karşıtlıklar

x <- c(11.80856, 11.89269, 11.42944, 12.03155, 10.40744, 
     12.48229, 12.1188, 11.76914, 0, 0, 
     13.65773, 13.83269, 13.2401, 14.54421, 13.40312) 
type <- factor(c(rep("g",5),rep("i",5),rep("t",5))) 
type 
[1] g g g g g i i i i i t t t t t 
Levels: g i t 

ı çalıştırdığınızda bu: "g" benim tipim, benim typei türü "g" arasındaki fark ve "i" yazın ve benim typet bu bağlantılarda

> summary.lm(aov(x ~ type)) 

Call: 
aov(formula = x ~ type) 

Residuals: 
    Min  1Q Median  3Q  Max 
-7.2740 -0.4140 0.0971 0.6631 5.2082 

Coefficients: 
      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept) 11.514  1.729 6.659 2.33e-05 *** 
typei   -4.240  2.445 -1.734 0.109  
typet   2.222  2.445 0.909 0.381  
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 3.866 on 12 degrees of freedom 
Multiple R-squared: 0.3753,  Adjusted R-squared: 0.2712 
F-statistic: 3.605 on 2 and 12 DF, p-value: 0.05943 

benim referans almaktadır

"g" tipi ile "t" tipi arasındaki fark.

ben "t"

yüzden

kontrastlar typei+typeg arasında burada iki tezat, fark görmek ve türü arasında "t" ve farkı "i" yazıp tip istedik

> contrasts(type) <- cbind(c(-1,-1,2),c(0,-1,1)) 
> summary.lm(aov(x~type)) 

Call: 
aov(formula = x ~ type) 

Residuals: 
    Min  1Q Median  3Q  Max 
-7.2740 -0.4140 0.0971 0.6631 5.2082 

Coefficients: 
      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept) 10.8412  0.9983 10.860 1.46e-07 *** 
type1  -0.6728  1.4118 -0.477 0.642  
type2   4.2399  2.4453 1.734 0.109  
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 3.866 on 12 degrees of freedom 
Multiple R-squared: 0.3753,  Adjusted R-squared: 0.2712 
F-statistic: 3.605 on 2 and 12 DF, p-value: 0.05943 

I referansımı değiştirerek ikinci kontrastı yapmaya çalışıyorum farklı sonuçlar elde ediyorum. Kontrastımın yanlış olanını anlamadım.

+4

doğru yer http://stats.stackexchange.com/ olduğunu. –

cevap

7

refence: İstatistiksel sorular için http://www.ats.ucla.edu/stat/r/library/contrast_coding.htm

mat <- cbind(rep(1/3, 3), "g+i vs t"=c(-1/2, -1/2, 1),"i vs t"=c(0, -1, 1)) 
mymat <- solve(t(mat)) 
my.contrast <- mymat[,2:3] 
contrasts(type) <- my.contrast 
summary.lm(aov(x ~ type)) 

my.contrast 
>  g+i vs t i vs t 
[1,] -1.3333  1 
[2,] 0.6667  -1 
[3,] 0.6667  0 
> contrasts(type) <- my.contrast 
> summary.lm(aov(x ~ type)) 

Call: 
aov(formula = x ~ type) 

Residuals: 
    Min  1Q Median  3Q Max 
-7.274 -0.414 0.097 0.663 5.208 

Coefficients: 
      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept) 10.841  0.998 10.86 1.5e-07 *** 
typeg+i vs t 4.342  2.118 2.05 0.063 . 
typei vs t  6.462  2.445 2.64 0.021 * 
--- 
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 

Residual standard error: 3.87 on 12 degrees of freedom 
Multiple R-squared: 0.375, Adjusted R-squared: 0.271 
F-statistic: 3.6 on 2 and 12 DF, p-value: 0.0594 
+0

Teşekkürler @liuminzhao. Bağlantı artık mevcut değil. Birçok kişinin bu konuyu farklı şekilde sunduğunu gördüm. Bazıları ile ve bazıları matrisi çözme aşaması olmadan. Linkin daha uzun sürmemesi nedeniyle bunun açıklanabileceği iyi bir kaynak önerebilir misiniz? – Jaynes01

+1

@ Jaynes01 Başka bir bağlantı buldum (https://rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com/65059_586f394d8eb84f84b1baaf56ffb6b47f.html). Bölümü kontrol edin * DIY Kontrastları *. Umarım yardımcı olur. Kısacası, kontrastın ortogonal olup olmadığına bağlıdır. R'de kontrast fonksiyonu için tersi yapmak daha güvenlidir. – liuminzhao