Tôi đến qua bài đăng " So sánh cặp đôi sau ANOVA hai chiều " (trả lời bài đăng này ), cho thấy như sau:
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.
(Đầu ra được đính kèm dưới đây)
Ai đó có thể vui lòng giải thích lý do tại sao Tukey HSD có thể tìm thấy một cặp đáng kể trong khi thử nghiệm t cặp (giá trị không được điều chỉnh) không thành công khi làm như vậy?
Cảm ơn.
Đây là đầu ra mã
> 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.