今日の授業用のファイルです。
ペチュニアのデータを多変量解析で分析した論文(Ando et al., 2005, Annals of Botany 96: 887–900)
TukeyHSD法で多重比較を行い、a, b, cなどの文字でグループ間の有意差を表す。初めて分析するときはパッケージインストーラでmultcompパッケージをダウンロードする。この時、「依存パッケージも含める」にチェックを入れておくと、multcompが内部で使っている別のパッケージも同時にインストールされる。
multcompが使っているパッケージ:MASS, mvtnorm, sandwich, survival, TH.data, zoo (MASSとsurvivalはおそらく最初からインストールされている)
> library(multcomp) # 一度実行すればRを終了するまで有効 > res<-aov(value~fac,data) > summary(res) > tuk<-glht(res,linfct=mcp(fac="Tukey")) # mcp(の後のfacはaovでグループ分けに使った因子 > cld(tuk) # 牛の乳量のデータでは > data<-read.table("cow.csv", sep=",", header=T) > res<-aov(Yield~Food+Cow+Season,data) > summary(res) # Foodの水準間でのみ有意差がある > tuk<-glht(res,linfct=mcp(Food="Tukey")) > cld(tuk)
次に掲載するプリント89ページの練習問題5の捕捉ハエ数のデータに対し、交互作用のない三元配置の分散分析を行い、分散分析表を作成し、計算された有意確率に基づいて検定を行いなさい。有意確率は、自分で計算する場合はpf関数をつかって分散比と自由度から計算し、aov関数を使う場合は結果をそのまま利用する。
分析にあたり、自分で変動を計算する方法でも、aov関数を使っても良い。今まで通り、結果を得る過程も提示すること。Moodleによるファイル提出、印刷したもの、メールによる提出のいずれでも良い。提出期限:12月2日(金)メールアドレス:hkokubun@faculty.chiba-u.jp
次のデータは,アフリカのある種のハエを効率よく捕捉するための野外設置型トラップについて,デザイン(4種:A, B, C, D)を処理因子とし,採集地および採集日を二つのブロック因子とするラテン方格法による調査記録である.ここでの観測値の値は,採集個体数をcとして,c+1を常用対数変換した値として与えられている.このデータについて分散分析を行い,トラップ・デザインの効果の有意性を検定しなさい. また,デザイン間に有意な差があった場合はTukeyHSD法による多重比較を行い,どのデザインの間に有意な差があるのか示しなさい.
採集日(列) | |||||
---|---|---|---|---|---|
ブロック因子 | 水準 | 1 | 2 | 3 | 4 |
Ⅰ | D 2.8 | C 1.6 | A 2.2 | B 1.9 | |
採集地(行) | Ⅱ | B 1.8 | D 2.1 | C 1.6 | A 2.3 |
Ⅲ | A 2.4 | B 1.8 | D 2.5 | C 2.2 | |
Ⅳ | C 2.1 | A 2.3 | B 2.1 | D 2.3 |