R: Специальные контрасты внутри эффекта взаимодействия

Question

В контексте двухстороннего ANOVA я хотел бы вводить уровни контрастности для одного фактора (10, 20, 30 градусов) в пределах уровней другого фактора (SpeciesA, SpeciesB). Это предполагает, что эффект взаимодействия значителен, поэтому контрасты не могут быть просто сделаны на основном температурном эффекте.

Я попытался сделать это внутри EZanova, multcomp и phia, но не смог разобраться в синтаксисе, который работает. Я пропустил пакет, который позволяет это?

Контраст и коэффициенты

Contrast1: ли 10 градусов отличаться от 20 и 30 для видов A? Породы: Temp (2, -1, -1,0,0,0) Contrast2: Разница в 10 градусах от 20 до 30 для видов B? Виды: Темп (0,0,0,2, -1, -1) Контраст3: Имеет ли 10 градусов для видов A отличные от 20 и 30 градусов для видов B? Вид: Темп (2,0,0,0, -1, -1)

species<-rep(c("speciesA","speciesB"),each=12) 
temp<-rep(rep(c("10","20","30"),each=4),2) 
y<-rnorm(24,5,3) 
(result<-anova(lm(y~species*temp))) 

Answer 1

Это часть базовой-R. См. Страницу ?contrasts. Я проиллюстрирую первый запрошенный контраст; два других должны быть очень простыми. Я предполагаю, что вы хотите, чтобы эти контрастные значения p вычислялись отдельно, поэтому я использую аргумент how.many, чтобы ограничить конструкцию контрастности одним сравнением. В противном случае вы бы получили 5 контрастов, так как по умолчанию функции contrasts пытается построить охватывающее множество ортогональных контрастов:

set.seed(123) 
species <- rep(c("speciesA","speciesB"),each=12) 
temp <- rep(rep(c("10","20","30"),each=4),2) 
y<-rnorm(24,5,3) 

intvar <- interaction(species, temp) # create an interaction variable 
?contrasts 

нужно знать, какие уровни, которые правильно заказать значение контрастности:

> levels(intvar) 
[1] "speciesA.10" "speciesB.10" "speciesA.20" "speciesB.20" "speciesA.30" 
[6] "speciesB.30" 

Так это должно создать контраст по сравнению с 10 20 или 30 углов между видами A:

contrasts(intvar, how.many=1) <- c(2,0,-1,0,-1,0) 
anova(lm(y~intvar)) 
#------------ 
Analysis of Variance Table 

Response: y 
      Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) 
intvar  1 0.013 0.0129 0.0015 0.9695 
Residuals 22 190.306 8.6503  

Вы, кажется, на довольно ранней стадии learni ng R, поэтому я бы посоветовал вам научиться строить dataframes для передачи data= -arguments для функций регрессии, вместо того, чтобы работать с «свободными» объектами в вашем рабочем пространстве и, пожалуйста, не забирайте неприятную привычку использовать attach.