「マルチコンプ」パッケージを使用したSPSSのように、Rでペアワイズ比較を実行する方法

Question

私には3つの要素があります：ワード、タイプ、レジスタです。

/EMMEANS=TABLES(word*register*type) COMPARE(type) ADJ (BONFERRONI) 

そして、それは私にこのような結果を得られます：SPSSでは、それはSPSSでの一対比較（または単純な比較）を実施することは非常に簡単で、構文は次のとおりです

を

しかし、どのように私はMulticompパッケージでRでこれを達成できますか？

library (multcomp) 
anova <- aov (data, min~word*register*type) 
summary (anova) 

私はSPSSのようなペアワイズ比較を行うにはどうすればよいですか？

Answer 1

これは、あなたがSPSSで見るBonferonniペアワイズ比較を提供します。

これは、さらに役立つことができ、一般UCLAでSAS、SPSS、Stataの、Mplus及びRでコマンドを関連付けるいくつかの良いリソースを提供しています。

http://statistics.ats.ucla.edu/stat/r/faq/posthoc.htm

http://www.ats.ucla.edu/stat/dae/

だから、それは対比較のためです。また、複数の比較（マルチウェイ）でp.adjustを使用することもできます。このマニュアルページ「Adjust P-values for Multiple Comparisons」を参照してください。

それらはボンフェローニなどとすることができる別の調整を示す与える例は、である。

require(graphics) 

set.seed(123) 
x <- rnorm(50, mean = c(rep(0, 25), rep(3, 25))) 
p <- 2*pnorm(sort(-abs(x))) 

round(p, 3) 
round(p.adjust(p), 3) 
round(p.adjust(p, "BH"), 3) 

## or all of them at once (dropping the "fdr" alias): 
p.adjust.M <- p.adjust.methods[p.adjust.methods != "fdr"] 
p.adj <- sapply(p.adjust.M, function(meth) p.adjust(p, meth)) 
p.adj.60 <- sapply(p.adjust.M, function(meth) p.adjust(p, meth, n = 60)) 
stopifnot(identical(p.adj[,"none"], p), p.adj <= p.adj.60) 
round(p.adj, 3) 
## or a bit nicer: 
noquote(apply(p.adj, 2, format.pval, digits = 3)) 


## and a graphic: 
matplot(p, p.adj, ylab="p.adjust(p, meth)", type = "l", asp = 1, lty = 1:6, 
     main = "P-value adjustments") 
legend(0.7, 0.6, p.adjust.M, col = 1:6, lty = 1:6) 

## Can work with NA's: 
pN <- p; iN <- c(46, 47); pN[iN] <- NA 
pN.a <- sapply(p.adjust.M, function(meth) p.adjust(pN, meth)) 
## The smallest 20 P-values all affected by the NA's : 
round((pN.a/p.adj)[1:20, ] , 4) 

This page

はまた、彼らは mental、 physical、及び medical因子を有し、ANOVAといくつかの素晴らしいペアワイズ比較例を与えますさまざまな方法でp値を調整します。

は、Bretzの別の優れたリソースです。

最後に、RでのN-way ANOVAのSO questionです.3ウェイと100ウェイの方法を示しています。