使用plot函数绘制Tukey HSD两两均值比较图

最新推荐文章于 2025-09-24 10:46:25 发布

数据探索

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文章标签：均值算法算法 R语言

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本文介绍了如何在R语言中使用plot函数和Tukey HSD方法来绘制两两均值比较图。首先，安装并加载相关包，然后准备数据，接着计算Tukey HSD比较结果，并利用plot函数可视化。通过调整参数，可以定制图的样式，以增强可读性。此方法有助于理解多组间的显著差异。

使用plot函数绘制Tukey HSD两两均值比较图

Tukey HSD（Honest Significant Difference）是一种常用的多重比较方法，用于分析多个水平之间的差异是否显著。在R语言中，我们可以使用plot函数来可视化Tukey HSD的两两均值比较结果。本文将介绍如何使用R语言实现这一过程，并附上相应的源代码。

首先，我们需要安装并加载agricolae包，该包提供了计算和可视化多重比较的函数。

# 安装agricolae包
install.packages("agricolae")

# 加载agricolae包
library(agricolae)

接下来，我们需要准备数据。假设我们有一个名为data的数据框，其中包含一个因子变量group和一个连续型变量value。我们可以使用以下代码创建一个示例数据集：

# 创建示例数据集
set.seed(123)
group <- rep(LETTERS[1:4], each = 10)
value <- rnorm(40, mean = rep(1:4, each = 10), sd = 0.5)
data <- data.frame(group, value)

现在，我们可以使用glht函数来计算Tukey HSD的两两均值比较结果。这里的glht<

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使用R语言绘制Tukey HSD（Tukey Honest Significant Differences）两两均值比较图

PixelNinja的博客

08-19

2046

运行上述代码后，将显示一个绘制了Tukey HSD两两均值比较图的图形窗口。在图中，每个组别之间的连接线表示它们之间的均值差异是否显著。如果连接线之间没有重叠，那么这些组别之间的差异是显著的。Tukey HSD（Tukey Honest Significant Differences）是一种多重比较方法，用于比较多个组之间的均值差异。根据你的具体数据和需求，你可以进一步自定义图形的外观，例如添加标签、调整颜色和线型等。现在，我们可以执行Tukey HSD分析并获得两两均值比较的结果。的分组变量和一个名为。

R方差分析及Tukey多重比较检验

CyberXZ的博客

08-25

1646

而Tukey多重比较检验是ANOVA的后续分析方法，用于确定哪些组之间存在显著差异。通过执行上述代码，我们可以得到R方差分析的结果以及Tukey多重比较检验的结果，从而确定施肥处理组之间是否存在显著差异。接下来，我们创建了一个示例数据集，其中包含了四个施肥处理组的观察值。在R语言中，我们可以使用多个包来执行R方差分析和Tukey多重比较检验，其中包括。包，这些包提供了执行R方差分析和Tukey多重比较检验所需的函数。函数打印了方差分析和多重比较检验的结果。函数执行了Tukey多重比较检验，其中。

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tmcomptest:比例之间的 Tukey 的 HSD 多重比较检验。-matlab开发

06-01

excel统计分析——Tukey法多重比较

maizeman126的博客

01-22

5560

学生化极差分布是极差的抽样分布，它是一种连续型概率分布，用于在样本量较小且总体标准差未知的情况下估计正态分布总体的极差。学生化极差分布类似于F分布，有两个自由度，当df1=2时，为t分布。LSR：最小显著极差，根据平均数个数和秩次距（平均数间的顺序距离）不同，采用不同的最小显著极差标准进行比较，随着平均数个数和秩次距增加，最小显著极差也相应增加。Tukey法是基于学生化极差分布计算最小显著极差（LSR），根据平均数个数调整最小显著极差。临界值，其中k表示平均数个数，df表示误差项自由度。

统计推断——假设检验——方差分析之多重比较（LSD法、Sidak法、Bonferroni法、Dunnett法、Tukey法、SNK 法、Duncan法）

最新发布

weixin_42107409的博客

09-24

668

摘要： Tukey-Kramer检验是ANOVA事后分析的重要工具，用于在方差分析显著后识别具体差异组别。该检验通过控制多重比较导致的Type I错误膨胀（FWER≤α），适用于样本量不等的情况。其核心基于Studentized Range分布，计算q统计量进行成对均值比较，较Tukey HSD更具普适性。检验步骤包括计算组间均值差、标准误差和临界值，最终通过置信区间判断显著性。尽管需满足独立性、正态性和方差齐性假设，Tukey-Kramer仍是平衡统计功效与错误控制的优选方法，尤其适合探索性研究中的全面组

r语言双因素方差分析两两比较

01-16

#### 使用`TukeyHSD()`函数进行两两比较假设已经完成了一个名为`model`的双因素方差模型拟合，则可以直接调用内置于R中的`TukeyHSD()`来实施进一步的配对检验： ```r # 假设 model 是之前构建好的双因素方差分析...

def value_data_one_ANOVA(df, value_data, cluster, file_name): writer = pd.ExcelWriter(f"{file_name}.xlsx") for var in value_data: result = {} # 1.One-ANOVA检验 model = ols(f"Q('{var}') ~ C(Q('{cluster}'))", data=df).fit() anova_table = sm.stats.anova_lm(model, typ=2) print("\nANOVA详细表:") print(anova_table) result[f"{var}_anova_table"] = anova_table # 2. One-ANOVA检验事后检验 tukey = pairwise_tukeyhsd(df[var], df[cluster], alpha=0.05) print("\nTukey HSD:\n", tukey.summary()) result[f"{var}_Tukey"] = tukey.summary() # 3. Eta Squared效应量 ss_between = anova_table.sum_sq[f"C(Q('{cluster}'))"] eta_sq = ss_between / anova_table.sum_sq.sum() print(f"\n效应量 η² = {eta_sq:.3f}") df_tu = pd.DataFrame(result[f"{var}_Tukey"]) df_tu[f"{var}_Eta_Squared"] = round(eta_sq, 3) # result[f"{var}_Eta_Squared"] = round(eta_sq, 3) result[f"{var}_anova_table"].to_excel( writer, sheet_name=f"{var}_anova_table", ) df_tu.to_excel(writer, sheet_name=f"{var}_Tukey") # 可视化 tukey.plot_simultaneous() plt.title(f"{var}_Tukey_HSD") for fmt in ["pdf", "png"]: plt.savefig( f"{file_name}_{var}.{fmt}", # 文件名 dpi=300, # 分辨率（印刷推荐300+） bbox_inches="tight", # 去除多余白边 facecolor="white", # 背景色 edgecolor="none", # 边框颜色 format=fmt, # 指定矢量格式 ) plt.show( writer.close()

07-28

使用matplotlib的boxplot函数绘制箱线图，并获取返回的字典，其中包含每个箱线的位置和各个元素（如箱线、中位数线等）。 2. 计算每个组的中位数（用于确定横线的位置）和最大值（用于确定横线的高度）。 3. 根据...

用R语言写一个单因素ANOVA和TukeHSD多重比较，以及ggplot2作带有显著性标记“abc”柱状图的代码...

weixin_42600128的博客

02-12

1048

以下是一个用于单因素ANOVA分析并使用TukeyHSD多重比较，并使用ggplot2创建带有显著性标记“abc”的柱状图的代码示例： # 首先加载需要的包 library(ggplot2) library(multcompView) # 创建模拟数据 data <- data.frame(y = c(rnorm(10, mean = 5), rnorm(10, mean = 7), rn...

解读TukeyHSD输出表及可视化结果（使用R语言）

DevSavantX的博客

08-25

2410

解读TukeyHSD输出表及可视化结果（使用R语言）TukeyHSD（Tukey Honest Significant Difference）是一种常用的多重比较方法，用于比较多个群体之间的差异。在R语言中，我们可以使用TukeyHSD函数执行TukeyHSD分析，并获得比较结果的输出表。本文将详细介绍如何解读TukeyHSD输出表，并通过可视化结果更直观地展示群体之间的差异。

学生化范围的累积分布函数（用于 Tukey 的 HSD 测试）：cdfTukey 返回学生化范围 (q) 的累积分布函数。-matlab开发

06-01

返回值可用于计算 Tukey 的 HSD 测试的 p 值。该函数是在http://lib.stat.cmu.edu/apstat/190 上可用的 Fortran 代码的 Matlab 版本

R语言ANOVA检验：Tukey HSD事后检验

weixin_50547796的博客

04-16

1560

当我们在R语言中执行ANOVA检验后，如果我们观察到组之间存在显著差异，我们可以使用Tukey HSD事后检验来确定哪些组之间存在显著差异。希望这篇文章能帮助你理解在R语言中执行ANOVA检验和使用Tukey HSD事后检验来分析组别间的差异。接下来，我们需要准备我们的数据。执行以上代码后，我们将看到ANOVA的结果，包括组间的平方和、自由度、均方和F值等。使用Tukey HSD事后检验的结果，我们可以得出结论，哪些组之间存在显著差异。检验，并使用Tukey HSD事后检验来进一步分析组之间的差异。

R语言使用aov函数执行单因素方差分析、绘制TukeyHSD分析实际的组间差异、解读TukeyHSD输出表以及可视化结果

statistics+insight+vista+power

07-22

2255

R语言使用aov函数执行单因素方差分析、绘制TukeyHSD分析实际的组间差异、解读TukeyHSD输出表以及可视化结果

R语言实现常用多重比较方法

jiahaowanhao的博客

03-03

1万+

R语言实现常用多重比较方法在单因素方差分析ANOVA中，如果该因素影响比较显著，那么需要进一步利用多重比较方法比较该因素不同水平的影响，确定不同水平下该因素的影响是否显著。常见的多重比较方法主要有两种，LSD法和Tukey HSD法。下面对R语言中，这两种多重比较方法的实现进行举例。前期数据如下，影响因素为group，指标为value：> head(tarD) ...

多重比较你用对了吗？

psybrain的博客

12-13

5581

多组比较及绘图

m0_72224305的博客

08-27

984

1写在前面写毕业课题统计时编写的一段代码，大量数据很快就可以统计出结果并作用，方便的很。统计使用的是r基础stat包，绘图使用的ggplot2包。都是很常见的，网上教程也很多。 2示例数据示例为利用excel随机生成的一列数字 y <- read.table("clipboard", header = F) 该法是直接访问的剪贴板，可以用read.xlsx，read.table，read.csv等函数读取已经整理好的数据。分组信息也可读入。 3输入分组信息 a1 <- fact

数据可视化——R语言使用ggplot2工具包绘制组别间指标差异对比图(箱形图及误差条图)

zhouhucheng00的博客

01-06

1万+

数据可视化——R语言ggplot2包绘制组别间指标差异对比图(箱形图及误差条图) 使用工具：R语言中的ggplot2工具包， RcolorBrewer颜色工具包有时，我们需要对多个模型之间的性能评估的重复测量指标进行比较，如何对比显示呢？以下提供了两种方案：(1)箱形图；(2)差异对比图。箱形图能方便显示数字数据组的四分位数，在数据表达中很常见。此处的差异对比图是指不同模型两两之间对应的属性指...

多项式拟合：鲁棒学习-Tukey损失最小化

Taosy

08-14

1982

clear; clc; n = 10; N = 1000; x = linspace(-3, 3, n)'; X = linspace(-4, 4, N)'; rng('default'); y = x + 0.1*randn(n,1); y(n) = -4; % 异常值 y(n - 1) = -4; y(2) = -4; p(:, 1) = ones(n, 1); p(:...

探索组间差异利器：Tukey 检验【Tukey Test】

生信学习

08-21

2万+

统计学中有许多方法可用于比较不同组别之间的差异，而其中一种常见且强大的工具就是Tukey检验。当我们进行多组实验或研究时，常常需要了解哪些组别之间存在显著差异，而不仅仅是确定是否存在差异。在这个问题上，Tukey检验可以为我们提供确切的答案。Tukey检验，也称为Tukey的事后多重比较方法，是方差分析（ANOVA）的后续分析中经常采用的一种统计方法。它的目标是通过比较各组均值之间的差异来揭示群体之间的显著性差异。

如何在matlab中使用for循环并使用plot函数绘制点

05-14

假设你想要在 Matlab 中使用 for 循环绘制一系列的点，可以按照以下步骤： 1. 定义一个数组，用于存储所有要绘制的点的 x 和 y 坐标。 2. 使用 for 循环，逐一计算每个点的 x 和 y 坐标，并将其存储在数组中。 3. 使用 plot 函数，将数组中的所有点绘制出来。下面是一个使用 for 循环和 plot 函数绘制点的示例代码： ```matlab % 定义 x 和 y 坐标数组 x = zeros(1, 10); y = zeros(1, 10); % 使用 for 循环计算每个点的坐标 for i = 1:10 x(i) = i; y(i) = i^2; end % 使用 plot 函数绘制所有点 plot(x, y, 'o'); ``` 在这个示例中，我们定义了一个包含 10 个元素的 x 和 y 坐标数组，然后使用 for 循环计算每个点的坐标并存储在数组中。最后，我们使用 plot 函数将所有点绘制出来，并使用 'o' 参数指定绘制圆形点。你可以根据实际需要修改代码中的参数来绘制不同类型的点。