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次のデータフレームがあるとしましょう

library(survival)
library(multcomp)
data(cml)
cml$group<-sample(1:5, 507, replace=T)
plot(survfit(Surv(time=cml$time, cml$status)~cml$group))
(survdiff(Surv(time=cml$time, cml$status)~cml$group))

たとえば、group0 と他のすべてのグループを比較する多重比較テストを実行するにはどうすればよいですか? それともグループごと？

plot.TukeyHSD()これらの複数の比較をプロットする良い方法はありますか(たとえばaov()?

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multcomp の generalsiminf.pdf に例があります。ここで簡略化

library(multcomp)
library(survival)
if (!file.exists("AML_Bullinger.rda"))
  load(url("http://www.stat.uni-muenchen.de/~hothorn/data/AML_Bullinger.rda", open = "r"))
risk <- rep(0, nrow(clinical))
rlev <- levels(clinical[, "Cytogenetic.group"])
risk[clinical[, "Cytogenetic.group"] %in% rlev[c(7,8,4)]] <- "low"
risk[clinical[, "Cytogenetic.group"] %in% rlev[c(5, 9)]] <- "intermediate"
risk[clinical[, "Cytogenetic.group"] %in% rlev[-c(4,5, 7,8,9)]] <- "high"
risk <- as.factor(risk)
names(clinical)[6] <- "FLT3"
save(clinical,file="AML_Bullinger.rda")
smod <- survreg(Surv(time, event) ~ Sex + Age + WBC+risk,
                 data = clinical)
summary(glht(smod, linfct = mcp(risk = "Tukey")))
于 2012-06-25T06:47:30.497 に答える