私は主に観測データを扱っていますが、グループ間の差の有意性を示す文字と、f の p 値を含む anova テーブルの形式で結果を報告するハード サイエンスの実験論文をたくさん読みます。 -本質的に因子変数回帰であるものの共同有意性の統計。これは、Google の画像検索から引っ張ってき た例です。
これは、さまざまな方法でそれらを制御しようとする前に、観測データセットでグループごとの違い (またはその欠如) に関する要約統計を提示するのに役立つ方法であると思います。文字が通常どのような検定を表しているのか正確にはわかりませんが (Tukey のようなものですか?)、ペアごとの t 検定は私の目的に適しています。
私の主な質問: R の因子変数回帰からそのような出力を取得するにはどうすればよいですか? また、それをラテックスにシームレスにエクスポートするにはどうすればよいですか?
以下にデータの例を示します。
var = c(3500,600,12400,6400,1500,0,4400,400,900,2000,350,0,5800,0,12800,1200,350,800,2500,2000,0,3200,1100,0,0,0,0,0,1000,0,0,0,0,0,12400,6000,1700,3500,3000,1000,0,0,3500,5000,1000,3600,1600,3500,0,900,4200,0,0,0,0,1700,1250,500,950,500,600,1080,500,980,670,1200,600,550,4000,600,2800,650,0,3700,12500,0,0,0,1200,2700,0,NA,0,0,0,3700,2000,3500,0,0,0,3500,800,1400,0,500,7000,3500,0,0,0,0,2700,0,0,0,0,2000,5000,0,0,7000,0,4800,0,0,0,0,1800,0,2500,1600,4600,0,2000,5400,4500,3200,0,12200,0,3500,0,0,2800,3600,3000,0,3150,0,0,3750,2800,0,1000,1500,6000,3090,2800,600,0,0,1000,3800,3000,0,800,600,1200,0,240,1000,300,3600,0,1200,300,2700,NA,1300,1200,1400,4600,3200,750,300,750,1200,700,870,900,3200,1300,1500,1200,0,960,1800,8000,1200,NA,0,1080,1300,1080,900,700,5000,1500,3750,0,1400,900,1400,400,3900,0,1400,1600,960,1200,2600,420,3400,2500,500,4000,0,4250,570,600,4550,2000,0,0,4300,2000,0,0,0,0,NA,0,2060,2600,1600,1800,3000,900,0,0,3200,0,1500,3000,0,3700,6000,0,0,1250,1200,12800,0,1000,1100,0,950,2500,800,3000,3600,3600,1500,0,0,3600,800,0,1000,1600,1700,0,3500,3700,3000,350,700,3500,0,0,0,0,1500,0,400,0,0,0,0,0,0,0,500,0,0,0,0,5600,0,0,0)
factor = as.factor(c(5,2,5,5,5,3,4,5,5,5,3,1,1,1,5,3,6,6,6,5,5,5,3,5,3,3,3,3,4,3,3,3,4,3,5,5,3,5,3,3,3,3,5,3,3,3,3,3,5,5,5,5,5,3,3,5,3,5,5,3,5,5,4,3,5,5,5,5,5,5,4,5,3,5,4,4,3,4,3,5,3,3,5,5,5,3,5,5,4,3,3,5,5,4,3,3,5,3,3,4,3,3,3,3,5,5,3,5,5,3,3,5,4,3,3,3,4,4,5,3,1,5,5,1,5,5,5,3,3,4,5,5,5,3,3,4,5,4,5,3,5,5,5,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3,4,3,3,3,3,3,3,3,4,5,4,6,4,3,5,5,3,5,3,3,4,3,5,5,5,3,5,3,3,5,5,5,3,4,3,3,3,5,3,5,3,5,5,3,5,3,5,5,5,5,5,3,5,3,5,3,4,5,5,5,6,5,5,5,5,4,5,3,5,3,3,5,4,3,5,3,4,5,3,5,3,5,3,1,5,1,5,3,5,5,5,3,6,3,5,3,5,2,5,5,5,1,5,5,6,5,4,5,4,3,3,3,5,3,3,3,3,5,3,3,3,3,3,3,5,5,5,4,4,4,5,5,3,5,4,5,5,4,3,3,3,4,3,5,5,4,3,3))
それらに対して単純な回帰を実行すると、次の結果が得られます
m = lm((var-mean(var,na.rm=TRUE))~factor-1)
summary(m)
Call:
lm(formula = (var - mean(var, na.rm = TRUE)) ~ factor - 1)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-2040.5 -1240.2 -765.5 957.1 10932.8
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
factor1 -82.42 800.42 -0.103 0.9181
factor2 -732.42 1600.84 -0.458 0.6476
factor3 -392.17 204.97 -1.913 0.0567 .
factor4 -65.19 377.32 -0.173 0.8629
factor5 408.07 204.13 1.999 0.0465 *
factor6 303.30 855.68 0.354 0.7233
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 2264 on 292 degrees of freedom
(4 observations deleted due to missingness)
Multiple R-squared: 0.02677, Adjusted R-squared: 0.006774
F-statistic: 1.339 on 6 and 292 DF, p-value: 0.2397
因数 3 と 5 がゼロとは異なり、互いに異なることは明らかですが、因数 3 は 2 と異ならず、因数 5 はそれぞれ (p 値が何であれ) 6 と異ならないことは明らかです。
上記の例のように、これを anova テーブル出力にするにはどうすればよいですか? そして、これをラテックスに、理想的には多くの変数を許可する形式で取得するきれいな方法はありますか?