R进行多重t检验

doudou8486

于 2013-03-23 16:09:03 发布

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分类专栏： R

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/doudou8486/article/details/8710196

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这篇博客展示了如何在R中进行多重t检验，通过示例数据`mouse`，创建了一个方差分析表并进行了方差分析。接着，博主使用`attach`函数和`pairwise.t.test`对不同组别的均值进行了配对t检验，强调了p值调整的方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

X A
1 0.2156628 1
2 0.2871022 1
3 0.2641319 1
4 0.1095140 2
5 0.1736879 2
6 0.1380919 2
7 0.1269411 3
8 0.1647899 3
9 0.1551072 3
10 0.1370872 4
11 0.1603417 4
12 0.1621285 4

#anova.tab.R

anova.tab<-function(fm){

tab<-summary(fm)
k<-length(tab[[1]])-2
temp<-c(sum(tab[[1]][,1]), sum(tab[[1]][,2]), rep(NA,k))
tab[[1]]["Total",]<-temp
tab

}

mouse <- data.frame(X=c(0.215662772,0.287102173,0.264131874,0.109513986,0.173687902,0.138091882,0.126941056,0.164789873,0.155107218,0.137087212,0.160341682,0.162128451),A=factor(c(rep(1,3),rep(2,3),rep(3,3),rep(4,3))))

#anova

mouse.aov<-aov(X ~ A, data=mouse)
source("anova.tab.R"); anova.tab(mouse.aov)

#多重t检验

attach(mouse)

mu<-c(mean(X[A==1]), mean(X[A==2]), mean(X[A==3]), mean(X[A==4])); mu

pairwise.t.test(X, A, p.adjust.method = "none")