r 中 agricolae 包的 HSD.test 的分组和未分组输出之间存在差异

Question

使用 group=TRUE 的 HSD.test 为 PlantGrowth 数据集中的所有三个组分配了不同的显着性字母，但是当使用 group=FALSE 再次运行 HSD.test 时，对照组与其他处理没有显着差异。为什么会发生这种情况，这是否意味着 HSD.test 中的字母分组并不总是表明组之间存在显着差异？

我的代码在这里

Anova<-aov(PlantGrowth$weight~PlantGrowth$group)
summary.aov(Anova)
HSD.1<-HSD.test(Anova, "PlantGrowth$group", alpha = .95, group=TRUE)
HSD.1
HSD.2<-HSD.test(Anova, "PlantGrowth$group", alpha = .95, group=FALSE)
HSD.2

分组测试结果

> HSD.1<-HSD.test(Anova, "PlantGrowth$group", alpha = .95, group=TRUE)
> HSD.1
$statistics
    MSerror Df  Mean       CV       MSD
  0.3885959 27 5.073 12.28809 0.0851231

$parameters
   test            name.t ntr StudentizedRange alpha
  Tukey PlantGrowth$group   3        0.4318156  0.95

$means
     PlantGrowth$weight       std  r        se  Min  Max    Q25   Q50    Q75
ctrl              5.032 0.5830914 10 0.1971284 4.17 6.11 4.5500 5.155 5.2925
trt1              4.661 0.7936757 10 0.1971284 3.59 6.03 4.2075 4.550 4.8700
trt2              5.526 0.4425733 10 0.1971284 4.92 6.31 5.2675 5.435 5.7350

$comparison
NULL

$groups
     PlantGrowth$weight groups
trt2              5.526      a
ctrl              5.032      b
trt1              4.661      c

attr(,"class")
[1] "group"

未分组测试的结果

> HSD.2<-HSD.test(Anova, "PlantGrowth$group", alpha = .95, group=FALSE)
> HSD.2
$statistics
    MSerror Df  Mean       CV       MSD
  0.3885959 27 5.073 12.28809 0.0851231

$parameters
   test            name.t ntr StudentizedRange alpha
  Tukey PlantGrowth$group   3        0.4318156  0.95

$means
     PlantGrowth$weight       std  r        se  Min  Max    Q25   Q50    Q75
ctrl              5.032 0.5830914 10 0.1971284 4.17 6.11 4.5500 5.155 5.2925
trt1              4.661 0.7936757 10 0.1971284 3.59 6.03 4.2075 4.550 4.8700
trt2              5.526 0.4425733 10 0.1971284 4.92 6.31 5.2675 5.435 5.7350

$comparison
            difference pvalue signif.        LCL        UCL
ctrl - trt1      0.371 0.3909          0.2858769  0.4561231
ctrl - trt2     -0.494 0.1980         -0.5791231 -0.4088769
trt1 - trt2     -0.865 0.0120       * -0.9501231 -0.7798769

$groups
NULL

attr(,"class")
[1] "group"

我预计，根据分组测试，trt1和trt2与ctrl组有显着差异，但未分组测试显示只有trt1和trt2有显着差异。

Answer 1

您可能想要

alpha = 0.05

，而不是

0.95

。

HSD.1 <- HSD.test(Anova, "PlantGrowth$group", alpha = .05, group=TRUE)
HSD.2 <- HSD.test(Anova, "PlantGrowth$group", alpha = .05, group=FALSE)

这给出了：

HSD.1$groups
     PlantGrowth$weight groups
trt2              5.526      a
ctrl              5.032     ab
trt1              4.661      b

因此，对照组与任何治疗均没有显着差异，而治疗 1 与治疗 2 显着不同（显着性水平为 0.05），这与未分组方法一致：

HSD.2$comparison
            difference pvalue signif.        LCL        UCL
ctrl - trt1      0.371 0.3909         -0.3202161  1.0622161
ctrl - trt2     -0.494 0.1980         -1.1852161  0.1972161
trt1 - trt2     -0.865 0.0120       * -1.5562161 -0.1737839

指定 0.95 的显着性水平在当今时代是闻所未闻的，并且几乎总是会给出奇怪的结果。