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पोस्टोक टेस्ट कैसे करें, टोकेला में डिलेवरी पैकेज? - आर, ग्राफ, एनोवा, पोस्टहॉक, टूकहेड्स

मैंने इसके साथ किया

library(lsmeans)

तथा

library(multcomp)
lm(Chlorophyll ~ Treatment + Stage + Treatment:Stage, "")

लेकिन मैं आर। में TW ANOVA के बाद पोस्ट-हॉक टेस्ट कैसे करना चाहता हूं, मैं दिलचस्पी रखता हूं agricolae पैकेज?

structure( list(Treatment = structure(c(3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("Control", "Nitrogen", "Salt"
), class = "factor"), Stage = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L,
2L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L,
2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("Green", "Pink", "Red"), class = "factor"),
Chlorophyll = c(0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.3, 0.2, 0.5, 0.6, 0.7,
0.4, 0.6, 0.9, 0.2, 0.3, 0.5, 0.4, 0.2, 0.3, 0.5, 0.6, 0.8,
0.5, 0.4, 0.6, 0.2, 0.3, 0.1)), .Names = c("Treatment", "Stage",
"Chlorophyll"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -27L)
)

अलग होने के बाद, हम समूह संख्याओं / अक्षरों के साथ प्रत्येक चरण के लिए रेखांकन कैसे कर सकते हैं?

उत्तर:

उत्तर № 1 के लिए 1

मुझे लगता है कि आप के अनुसार डेटा समूह करना चाहते हैं Treatment, Stage और बातचीत Treatment*Stage.

जोड़ीदार ANOVAs प्रदर्शन करने से पहले, यह तुलनात्मक संख्या की गणना करने का निर्देश है: Treatment तथा Stage प्रत्येक में 3 स्तर हैं, इसलिए हमारे पास है choose(length(levels(df$Treatment)), 2) = 3 तथा choose(length(levels(df$Stage)), 2) तुलना, क्रमशः; इंटरेक्शन टर्म के लिए हमें सभी ऑबजाइब कॉम्बिनेशन पर विचार करना होगा Treatment तथा Stage
```
combn_interact <- apply(
expand.grid(levels(df$Treatment), levels(df$Stage)),
1,
paste, collapse = ":");
combn_interact;
#[1] "Control:Green"  "Nitrogen:Green" "Salt:Green"     "Control:Pink"
#[5] "Nitrogen:Pink"  "Salt:Pink"      "Control:Red"    "Nitrogen:Red"
#[9] "Salt:Red"
```
कुल के परिणामस्वरूप choose(length(combn_interact), 2) = 36 तुलना। इसलिए इंटरैक्शन टर्म में बड़ी संख्या में जोड़ीदार तुलना होती है।
हम कई जोड़ीदार एनोवा विश्लेषण करते हैं
```
model <- aov(Chlorophyll ~ Treatment + Stage + Treatment*Stage, data = df);
```

अब हम कई उपकल्पना परीक्षण का उपयोग करने के लिए पोस्ट-हॉक परीक्षण करते हैं PostHocTest से ही DescTools पुस्तकालय। पी-वैल्यू को सही करने के विभिन्न तरीके मौजूद हैं, यहाँ हम उपयोग करते हैं Tukey ईमानदार सम्मान अंतर परीक्षा

library(DescTools);
PostHocTest(model, method = "hsd")

#  Posthoc multiple comparisons of means : Tukey HSD
#    95% family-wise confidence level
#
#$Treatment
#                        diff     lwr.ci    upr.ci   pval
#Nitrogen-Control -0.02222222 -0.1939346 0.1494902 0.9418
#Salt-Control     -0.03333333 -0.2050457 0.1383791 0.8744
#Salt-Nitrogen    -0.01111111 -0.1828235 0.1606013 0.9851
#
#$Stage
#                  diff     lwr.ci     upr.ci   pval
#Pink-Green -0.13333333 -0.3050457 0.03837906 0.1455
#Red-Green  -0.15555556 -0.3272679 0.01615684 0.0797 .
#Red-Pink   -0.02222222 -0.1939346 0.14949017 0.9418
#
#$`Treatment:Stage`
#                                      diff      lwr.ci      upr.ci   pval
#Nitrogen:Green-Control:Green  0.000000e+00 -0.40832017  0.40832017 1.0000
#Salt:Green-Control:Green     -3.333333e-01 -0.74165350  0.07498684 0.1643
#Control:Pink-Control:Green   -1.333333e-01 -0.54165350  0.27498684 0.9586
#Nitrogen:Pink-Control:Green  -3.000000e-01 -0.70832017  0.10832017 0.2624
#Salt:Pink-Control:Green      -3.000000e-01 -0.70832017  0.10832017 0.2624
#Control:Red-Control:Green    -4.333333e-01 -0.84165350 -0.02501316 0.0327 *
#Nitrogen:Red-Control:Green   -3.333333e-01 -0.74165350  0.07498684 0.1643
#Salt:Red-Control:Green       -3.333333e-02 -0.44165350  0.37498684 1.0000
#Salt:Green-Nitrogen:Green    -3.333333e-01 -0.74165350  0.07498684 0.1643
#Control:Pink-Nitrogen:Green  -1.333333e-01 -0.54165350  0.27498684 0.9586
#Nitrogen:Pink-Nitrogen:Green -3.000000e-01 -0.70832017  0.10832017 0.2624
#Salt:Pink-Nitrogen:Green     -3.000000e-01 -0.70832017  0.10832017 0.2624
#Control:Red-Nitrogen:Green   -4.333333e-01 -0.84165350 -0.02501316 0.0327 *
#Nitrogen:Red-Nitrogen:Green  -3.333333e-01 -0.74165350  0.07498684 0.1643
#Salt:Red-Nitrogen:Green      -3.333333e-02 -0.44165350  0.37498684 1.0000
#Control:Pink-Salt:Green       2.000000e-01 -0.20832017  0.60832017 0.7303
#Nitrogen:Pink-Salt:Green      3.333333e-02 -0.37498684  0.44165350 1.0000
#Salt:Pink-Salt:Green          3.333333e-02 -0.37498684  0.44165350 1.0000
#Control:Red-Salt:Green       -1.000000e-01 -0.50832017  0.30832017 0.9927
#Nitrogen:Red-Salt:Green       3.885781e-16 -0.40832017  0.40832017 1.0000
#Salt:Red-Salt:Green           3.000000e-01 -0.10832017  0.70832017 0.2624
#Nitrogen:Pink-Control:Pink   -1.666667e-01 -0.57498684  0.24165350 0.8718
#Salt:Pink-Control:Pink       -1.666667e-01 -0.57498684  0.24165350 0.8718
#Control:Red-Control:Pink     -3.000000e-01 -0.70832017  0.10832017 0.2624
#Nitrogen:Red-Control:Pink    -2.000000e-01 -0.60832017  0.20832017 0.7303
#Salt:Red-Control:Pink         1.000000e-01 -0.30832017  0.50832017 0.9927
#Salt:Pink-Nitrogen:Pink      -5.551115e-17 -0.40832017  0.40832017 1.0000
#Control:Red-Nitrogen:Pink    -1.333333e-01 -0.54165350  0.27498684 0.9586
#Nitrogen:Red-Nitrogen:Pink   -3.333333e-02 -0.44165350  0.37498684 1.0000
#Salt:Red-Nitrogen:Pink        2.666667e-01 -0.14165350  0.67498684 0.3967
#Control:Red-Salt:Pink        -1.333333e-01 -0.54165350  0.27498684 0.9586
#Nitrogen:Red-Salt:Pink       -3.333333e-02 -0.44165350  0.37498684 1.0000
#Salt:Red-Salt:Pink            2.666667e-01 -0.14165350  0.67498684 0.3967
#Nitrogen:Red-Control:Red      1.000000e-01 -0.30832017  0.50832017 0.9927
#Salt:Red-Control:Red          4.000000e-01 -0.00832017  0.80832017 0.0574 .
#Salt:Red-Nitrogen:Red         3.000000e-01 -0.10832017  0.70832017 0.2624
#
#---
#Signif. codes:  0 "***" 0.001 "**" 0.01 "*" 0.05 "." 0.1 " " 1

हर समूह में मूल्यों के वितरण को प्लॉट करना हमारे 3 के प्रत्येक प्रासंगिक समूह के लिए टिप्पणियों को बाहर निकालने की आवश्यकता है Treatment, 3 Stage और 36 Treatment*Stage तुलना। उदाहरण के लिए, 3 के लिए Treatment तुलना, आप कर सकते हैं
```
df %>%
ggplot(aes(x = Treatment, y = Chlorophyll)) +
geom_boxplot() +
geom_jitter(width = 0.2)
```
पश्चात परीक्षण के परिणामों के अनुरूप, तीन वितरणों में से किसी के बीच में कोई सांख्यिकीय महत्वपूर्ण परिवर्तन नहीं हैं।

दूसरे प्लॉट जितने सीधे हैं, और मैं आपको छोड़ दूंगा।

नमूना डेटा

df <- structure( list(Treatment = structure(c(3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("Control", "Nitrogen", "Salt"
), class = "factor"), Stage = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L,
2L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L,
2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("Green", "Pink", "Red"), class = "factor"),
Chlorophyll = c(0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.3, 0.2, 0.5, 0.6, 0.7,
0.4, 0.6, 0.9, 0.2, 0.3, 0.5, 0.4, 0.2, 0.3, 0.5, 0.6, 0.8,
0.5, 0.4, 0.6, 0.2, 0.3, 0.1)), .Names = c("Treatment", "Stage",
"Chlorophyll"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -27L)
)

पोस्टोक टेस्ट कैसे करें, टोकेला में डिलेवरी पैकेज? - आर, ग्राफ, एनोवा, पोस्टहॉक, टूकहेड्स

उत्तर:

नमूना डेटा

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