मैं " पोस्ट-हॉक पेयरवाइज कम्पेरिजन ऑफ़ टू-वे एनोवा " ( इस पोस्ट पर प्रतिक्रिया ) पोस्ट द्वारा आया था , जो निम्नलिखित दिखाता है:
dataTwoWayComparisons <- read.csv("http://www.dailyi.org/blogFiles/RTutorialSeries/dataset_ANOVA_TwoWayComparisons.csv")
model1 <- aov(StressReduction~Treatment+Age, data =dataTwoWayComparisons)
summary(model1) # Treatment is signif
pairwise.t.test(dataTwoWayComparisons$StressReduction, dataTwoWayComparisons$Treatment, p.adj = "none")
# no signif pair
TukeyHSD(model1, "Treatment")
# mental-medical is the signif pair.
(आउटपुट जुड़ा हुआ है)
क्या कोई यह बता सकता है कि तुकी एचएसडी एक महत्वपूर्ण जोड़ी बनाने में सक्षम है जबकि ऐसा करने में युग्मित (अनधिकृत रूप से लंबित) टी-परीक्षण विफल रहता है?
धन्यवाद।
यहाँ कोड आउटपुट है
> model1 <- aov(StressReduction~Treatment+Age, data =dataTwoWayComparisons)
> summary(model1) # Treatment is signif
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Treatment 2 18 9.000 11 0.0004883 ***
Age 2 162 81.000 99 1e-11 ***
Residuals 22 18 0.818
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>
> pairwise.t.test(dataTwoWayComparisons$StressReduction, dataTwoWayComparisons$Treatment, p.adj = "none")
Pairwise comparisons using t tests with pooled SD
data: dataTwoWayComparisons$StressReduction and dataTwoWayComparisons$Treatment
medical mental
mental 0.13 -
physical 0.45 0.45
P value adjustment method: none
> # no signif pair
>
> TukeyHSD(model1, "Treatment")
Tukey multiple comparisons of means
95% family-wise confidence level
Fit: aov(formula = StressReduction ~ Treatment + Age, data = dataTwoWayComparisons)
$Treatment
diff lwr upr p adj
mental-medical 2 0.92885267 3.07114733 0.0003172
physical-medical 1 -0.07114733 2.07114733 0.0702309
physical-mental -1 -2.07114733 0.07114733 0.0702309
> # mental-medical is the signif pair.