放送大学

一要因の分散分析(一元配置分散分析）

放送大学「心理統計法」第10章　分散分析

Rコマンダーのメニューを利用します。

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A<-c(5,4,5,3,4,2,5,4,4,3)
B<-c(3,5,1,3,2,1,3,4,2,1)
C<-c(3,4,2,2,4,3,3,2,4,3)
D<-c(5,5,4,5,3,4,4,5,4,5)
d<-data.frame(A,B,C,D)
d1<-stack(d)
library(knitr)
kable(d,row.names=T)
A B C D
1 5 3 3 5
2 4 5 4 5
3 5 1 2 4
4 3 3 2 5
5 4 2 4 3
6 2 1 3 4
7 5 3 3 4
8 4 4 2 5
9 4 2 4 4
10 3 1 3 5

アクティブデータセットをd1 に変更
Rコマンダーのメニュー操作
統計量～平均～一元配置分散分析（多重比較にチェックを入れる）

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AnovaModel.1 <- aov(values ~ ind, data=d1)  
summary(AnovaModel.1)  
numSummary(d1$values , groups=d1$ind, statistics=c("mean", "sd"))  
.Pairs <- glht(AnovaModel.1, linfct = mcp(ind = "Tukey"))  
summary(.Pairs) # pairwise tests  
confint(.Pairs) # confidence intervals  
cld(.Pairs) # compact letter display  
old.oma <- par(oma=c(0,5,0,0))  
plot(confint(.Pairs))  
par(old.oma)  
remove(.Pairs)

出力された結果をここにそのまま張り付けると美しくないので一工夫してみます。

上の例では分散分析の結果はAnovaModel.1に入っているので

分散分析表

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library(xtable)
print(xtable(AnovaModel.1),type="html")




Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
ind 3 22.10 7.37 7.41 0.0005
Residuals 36 35.80 0.99

多重比較は、TukeyHSD関数を使って

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kable(TukeyHSD(AnovaModel.1)$ind,digits=4)
diff lwr upr p adj
B-A -1.4000 -2.6011 -0.1989 0.0170
C-A -0.9000 -2.1011 0.3011 0.2003
D-A 0.5000 -0.7011 1.7011 0.6791
C-B 0.5000 -0.7011 1.7011 0.6791
D-B 1.9000 0.6989 3.1011 0.0008
D-C 1.4000 0.1989 2.6011 0.0170