はanovaで対照をなします

Question

私は以前の投稿とは対照的に理解していますが、私は正しいことをしていると思いますが、私が期待しているものを私に与えているわけではありません。

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 

私はこれを実行します。

> 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 

ここに私の参照が私のtypeiがタイプ「G」との間の差であるので、私のタイプ「G」であり、「I」を入力して、私のtypetがあるがタイプ "g"とタイプ "t"の違い。

私はそうコントラスト

> 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、ここではさらに2つのコントラストを見ることがtypei+typegの違いを望んでいたと型の間で「T」との違いを入力し、「I」と「t」を入力し

私の参照を変更して2番目のコントラストをしようとすると、私は別の結果を得る。私は自分のコントラストに何が間違っているのか理解していません。

Answer 1

Refence：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