मैं एक महत्वपूर्ण समग्र एनोवा कैसे प्राप्त कर सकता हूं लेकिन टकी की प्रक्रिया के साथ कोई महत्वपूर्ण जोड़ीदार अंतर नहीं है?

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मैंने आर एन एनोवा के साथ प्रदर्शन किया और मुझे महत्वपूर्ण अंतर मिला। हालाँकि जब जाँच की गई कि कौन सी जोड़ी ट्युकी की प्रक्रिया का उपयोग करके काफी अलग थी तो मुझे उनमें से कोई नहीं मिला। ऐसा कैसे हो सकता है?

यहाँ कोड है:

fit5_snow<- lm(Response ~ Stimulus, data=audio_snow)
anova(fit5_snow)

> anova(fit5_snow)
Analysis of Variance Table

Response: Response
          Df Sum Sq Mean Sq F value  Pr(>F)  
Stimulus   5  73.79 14.7578  2.6308 0.02929 *
Residuals 84 471.20  5.6095                  
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 

df<-df.residual(fit5_snow)
MSerror<-deviance(fit5_snow)/df

comparison <-  HSD.test(audio_snow$Response, audio_snow$Stimulus, df, MSerror, group=FALSE)

> comparison <-  HSD.test(audio_snow$Response, audio_snow$Stimulus, df, MSerror, group=FALSE)

Study:

HSD Test for audio_snow$Response 

Mean Square Error:  5.609524 

audio_snow$Stimulus,  means

                audio_snow.Response   std.err replication
snow_dry_leaves            4.933333 0.6208034          15
snow_gravel                6.866667 0.5679258          15
snow_metal                 6.333333 0.5662463          15
snow_sand                  6.733333 0.5114561          15
snow_snow                  7.333333 0.5989409          15
snow_wood                  5.066667 0.7713110          15

alpha: 0.05 ; Df Error: 84 
Critical Value of Studentized Range: 4.124617 

Comparison between treatments means

                              Difference   pvalue sig        LCL      UCL
snow_gravel - snow_dry_leaves  1.9333333 0.232848     -0.5889913 4.455658
snow_metal - snow_dry_leaves   1.4000000 0.588616     -1.1223246 3.922325
snow_sand - snow_dry_leaves    1.8000000 0.307012     -0.7223246 4.322325
snow_snow - snow_dry_leaves    2.4000000 0.071587   . -0.1223246 4.922325
snow_wood - snow_dry_leaves    0.1333333 0.999987     -2.3889913 2.655658
snow_gravel - snow_metal       0.5333333 0.989528     -1.9889913 3.055658
snow_gravel - snow_sand        0.1333333 0.999987     -2.3889913 2.655658
snow_snow - snow_gravel        0.4666667 0.994348     -2.0556579 2.988991
snow_gravel - snow_wood        1.8000000 0.307012     -0.7223246 4.322325
snow_sand - snow_metal         0.4000000 0.997266     -2.1223246 2.922325
snow_snow - snow_metal         1.0000000 0.855987     -1.5223246 3.522325
snow_metal - snow_wood         1.2666667 0.687424     -1.2556579 3.788991
snow_snow - snow_sand          0.6000000 0.982179     -1.9223246 3.122325
snow_sand - snow_wood          1.6666667 0.393171     -0.8556579 4.188991
snow_snow - snow_wood          2.2666667 0.103505     -0.2556579 4.788991

anova post-hoc tukey-hsd

— L_T
स्रोत

क्या आप डेटा दे सकते हैं?

— ttnphns 15

1

मैं इस पर बाद में सवाल का जवाब देने पाया stats.stackexchange.com/questions/74174/... (इस सूत्र को डुप्लिकेट के रूप में चिह्नित) विशेष रूप से उपयोगी।

— अमीबा का कहना है कि मोनिका

2

यह संभव क्यों नहीं होना चाहिए?

समग्र परीक्षण और युग्मय परीक्षण अलग-अलग प्रश्न पूछते हैं, इसलिए वे अलग-अलग उत्तर प्राप्त कर सकते हैं।

— बहाल करें
स्रोत

1

क्या आप कृपया और कह सकते हैं

— 1land पर rolando2

2

समग्र एनोवा पूरी स्वतंत्र चर और उसके संबंध (या इसके अभाव) पर निर्भर चर के साथ एक प्रश्न पूछती है। जोड़ीदार तुलना जोड़े के बीच अंतर के बारे में पूछते हैं। फिर पी-वैल्यू सांख्यिकीय सिग को देखता है। इनमें से प्रत्येक जोड़ी के साथ कई तुलनाओं के लिए समायोजित किया गया है (इस मामले में, टकी के एचएसडी तरीकों का उपयोग करके)।

— पीटर Flom - को पुनः स्थापित मोनिका

1

धन्यवाद, पीटर। शायद यह कम है कि वे "अलग-अलग प्रश्न" पूछते हैं और विभिन्न परिणामों के लिए कई तुलनाओं के लिए समायोजन अधिक होता है।

— rolando2

17

यह मुख्य रूप से एनोवा की संवेदनशीलता के कारण है (जोड़ीदार परीक्षण संवेदनशीलता से अधिक)। फिर, एनोवा ने माध्य के आसपास कम परिवर्तनशीलता का पता लगाया, जब युग्मक परीक्षण शायद ही जोड़े के माध्य के बीच अंतर करता है। विश्लेषण के अंतर पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, और आप पश्चात विश्लेषण पर अधिक लचीले हो सकते हैं, यह ध्यान में रखते हुए कि आपने अभी-अभी सामना किया है कि माध्य पर अंतर मौजूद है। ANOVA मान्यताओं की जांच करना याद रखें।

दूसरी ओर, एनोवा का उपयोग किए बिना युग्मक परीक्षण के उपयोग के विषय में कुछ विषय हैं: क्या हमें पोस्ट टेस्ट से पहले एक वैश्विक परीक्षण की आवश्यकता है?

— जोस जुबकॉफ
स्रोत

निश्चित रूप से Tukey hsd तुलना करने से पहले वैश्विक परीक्षण की आवश्यकता नहीं है क्योंकि hsd टाइप I त्रुटि दर को नियंत्रित करता है। मैं उन्हें पोस्ट होक्स कहलाने से नफरत करता हूं, हालांकि, उन्हें प्राथमिकता के लिए योजना बनाई जानी चाहिए।

— डेविड लेन