Download presentation
Presentation is loading. Please wait.
1
RでのScheffeの多重比較
2
Scheffeの多重比較を行うには? 青木繁伸先生作成の関数scheffeを利用する
aov関数でのデフォルトの対比を変更して分散分析を実行する.ただし,この方法は Scheffe の方法とは異なる. 得られる t 値はほぼ同じ 参考:Crawley, M. J. 『統計学:Rを用いた入門書』(共立出版)第12章.
3
データ ボーンシュテット & ノーキ『社会統計学』表7.1のデータを用いる. 監視の有無が課題遂行に及ぼす影響.1要因3水準のデザイン.
社会統計学の授業ウェブからデータをCSVでダウンロードできる.
4
> monitor <- read.csv("table7_1.csv")
> head(monitor) score condition na na na na na na > na:監視なしー隔離条件 nt:監視なしー共作業条件 m:監視条件
5
各条件の平均値と分散 > tapply(monitor$score, monitor$condition, mean) m na nt
> > tapply(monitor$score, monitor$condition, var) m na nt >
6
デフォルトの contrasts > contrasts(monitor$condition) na nt m 0 0 na 1 0
条件がアルファベット順に並ぶ
7
分析の実行 > summary.lm(aov(monitor$score ~monitor$condition)) Call:
aov(formula = monitor$score ~ monitor$condition) Residuals: Min Q Median Q Max -2.200e e e e e+00 続きは次のスライド
8
分析の実行(つづき) Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) < 2e-16 *** monitor$conditionna e-06 *** monitor$conditionnt ** --- Signif. codes: 0 ‘***’ ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: on 27 degrees of freedom Multiple R-squared: , Adjusted R-squared: F-statistic: on 2 and 27 DF, p-value: 1.603e-05
9
対比の指定 各対比は直交(内積がゼロ). (1,-1,0) という対比は,すでに表現 されている2つの対比から構成
> contrasts(monitor$condition) <- cbind(c(1,-1/2,-1/2),c(0,-1,1)) [,1] [,2] m na nt > 各対比は直交(内積がゼロ). (1,-1,0) という対比は,すでに表現 されている2つの対比から構成 できるので,直交ではない.
10
分析の実行 > summary.lm(aov(monitor$score ~ monitor$condition)) Call:
aov(formula = monitor$score ~ monitor$condition) Residuals: Min Q Median Q Max -2.200e e e e e+00 続きは次のスライド
11
分析の実行(つづき) Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) < 2e-16 *** monitor$condition e-05 *** monitor$condition ** --- Signif. codes: 0 ‘***’ ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: on 27 degrees of freedom Multiple R-squared: , Adjusted R-squared: F-statistic: on 2 and 27 DF, p-value: 1.603e-05
Similar presentations
© 2024 slidesplayer.net Inc.
All rights reserved.