LSD檢驗

是t檢驗的簡單變形，對多組間的均數(shù)做檢驗。

用法：加載agricolae包，使用LSD.test。語法為：LSD.test(y, trt, DFerror, MSerror, alpha = 0.05, p.adj=c("none","holm","hommel", "hochberg", "bonferroni", "BH", "BY", "fdr"), …)

實例：

library(agricolae)

model <- aov(jinzhongpin ~ group, data.yazhou) # 先進行方差分析

summary(model)

out <- LSD.test(model, "group", p.adj = "none" ) #?進行多重比較，不矯正P值

out$groups # 查看每個組的label

plot(out) # 可視化展示

.?Dunnett檢驗

適用于多個試驗組于一個對照組的比較。

用法：加載multcomp包， 使用glht()函數(shù)。語法為：glht(model, linfct, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), ...)

其中l(wèi)infct可以設(shè)置比較的分組變量以及檢驗方法。

實例：

# Dunnett test

library(multcomp)

model <- aov(D ~ group, data.yazhou)

rht <- glht(model, linfct = mcp(group = 'Dunnett'), alternative = 'two.side')

summary(rht)

Turkey檢驗

使用t test進行組間所有成對比較。

用法：TukeyHSD函數(shù)，語法：TukeyHSD(model)

實例：

model <- aov(D ~ group, data.yazhou)

tuk <- TukeyHSD(model)

tuk

plot(tuk)

SNK法（Student-Newman-Keuls）

實質(zhì)上是根據(jù)預(yù)先制定的準(zhǔn)則將各組均數(shù)分為多個子集, 利用Studentized Range分布來進行假設(shè)檢驗。推薦優(yōu)先用Tukey檢驗

SNK法可用agricolae包中的SNK.test()函數(shù)實現(xiàn)，其調(diào)用格式為：

SNK.test(y, trt, alpha = 0.05, …)?

其中y為方差分析對象，trt為要進行多重比較的分組變量

實例

library(agricolae)?

data(sweetpotato)?

model <- aov(D ~ group, data.yazhou)

out <- snk.test(model,"group")

out$group?

plot(out)?

程序運行結(jié)果與LSD.test類似。

Duncan法(新復(fù)極差法)（SSR）

指定一系列的“range”值，逐步進行計算比較得出結(jié)論。

Duncan法可用agricolae包中的duncan.test()函數(shù)實現(xiàn)，語法為：

duncan.test(y, trt, …)?

實例：

model <- aov(D ~ group, data.yazhou)

out <-duncan.test (model,"group")

out$group?

plot(out)?

程序運行結(jié)果與LSD.test類似。

Scheffe檢驗

為均值的所有可能的成對組合執(zhí)行并發(fā)的聯(lián)合成對比較。使用F取樣分布?？捎脕頇z查組均值的所有可能的線性組合，而非僅限于成對組合。Scheffe檢驗特點：

各組樣本數(shù)相等或不等均可以，但是以各組樣本數(shù)不相等使用較多；

如果比較的次數(shù)明顯地大于均數(shù)的個數(shù)時，Scheffe法的檢驗功效可能優(yōu)于Bonferroni法

Scheffe法可用agricolae包中的scheffe.test()函數(shù)實現(xiàn)，語法為：

duncan.test(y, trt, …)?

實例：

out <-scheffe.test (model,"virus")

out$group?

plot(out)?