データフレームの砂丘 (ページの下) に3 つの列があり、3 つの異なる砂丘生態系について記録されたマラムグラスの被覆率を説明しています。
(1) 復元された; (2)劣化。(3) ナチュラル。
エコシステム間の有意差を確立するために、テスト 1 とテスト 2 という 2 つの異なる一元配置分散分析テスト (以下) を実行しました。テスト 1 は、生態系間の大きな違いを明確に示しています。ただし、テスト 2 では有意差は見られません。ボックス プロット (以下) は、生態系間の差異の著しい違いを示しています。
その後、データフレームを溶かして、応答変数でもある階乗列 (つまり、Ecosystem.Type という見出し) を作成しました。アイデアは、glm モデル (テスト 3 - 以下) を適用して、一方向 Anova でテストすることです。ただし、この方法は失敗しました (以下のエラー メッセージを参照してください)。
問題
各一元配置分散分析テストを実行するコードが正しいかどうか、および有意に異なる生態系のペアを区別するための事後テスト (トルコ HSD、シェッフェなど) を実行する正しい手順であるかどうか、私は混乱しています。どなたかお役に立てることがありましたら、アドバイスをいただければ幸いです。どうもありがとう....
data(dune)
テスト 1
dune.type.1<-aov(Natural~Restored+Degraded, data=dune)
summary.aov(dune.type.1, intercept=T)
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
(Intercept) 1 34694 34694 138.679 1.34e-09 ***
Restored 1 94 94 0.375 0.548
Degraded 1 486 486 1.942 0.181
Residuals 17 4253 250
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
事後テスト
posthoc<-TukeyHSD(dune.type.1, conf.level=0.95)
Error in TukeyHSD.aov(dune.type.1, conf.level = 0.95) :
no factors in the fitted model
In addition: Warning messages:
1: In replications(paste("~", xx), data = mf) :
non-factors ignored: Restored
2: In replications(paste("~", xx), data = mf) :
non-factors ignored: Degraded
テスト 2
dune1<-aov(Restored~Natural, data=dune)
dune2<-aov(Restored~Degraded, data=dune)
dune3<-aov(Degraded~Natural, data=dune)
summary(dune1)
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Natural 1 86 85.58 0.356 0.558
Residuals 18 4325 240.26
summary(dune2)
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Degraded 1 160 159.7 0.676 0.422
Residuals 18 4250 236.1
summary(dune3)
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Natural 1 168.5 168.49 2.318 0.145
Residuals 18 1308.5 72.69
テスト 3
melt.dune<-melt(dune, measure.vars=c("Degraded", "Restored", "Natural"))
colnames(melt.dune)=c("Ecosystem.Type", "Percentage.cover")
melt.dune$Percentage.cover<-as.numeric(melt.dune$Percentage.cover)
glm.dune<-glm(Ecosystem.Type~Percentage.cover, data=melt.dune)
summary(glm.dune)
Error
glm.dune<-glm(Ecosystem.Type~Percentage.cover, data=melt.dune)
Error in glm.fit(x = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, :
NA/NaN/Inf in 'y'
In addition: Warning messages:
1: In Ops.factor(y, mu) : ‘-’ not meaningful for factors
2: In Ops.factor(eta, offset) : ‘-’ not meaningful for factors
3: In Ops.factor(y, mu) : ‘-’ not meaningful for factors
溶けたデータフレーム
structure(list(Ecosystem.Type = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("Degraded", "Restored",
"Natural"), class = "factor"), Percentage.cover = c(12, 17, 21,
11, 22, 16, 7, 9, 14, 2, 3, 15, 23, 4, 19, 36, 26, 4, 15, 23,
38, 46, 65, 35, 54, 29, 48, 13, 19, 33, 37, 55, 11, 53, 13, 24,
28, 44, 42, 39, 18, 61, 31, 46, 51, 51, 41, 44, 55, 47, 73, 43,
25, 42, 21, 13, 65, 30, 47, 29)), row.names = c(NA, -60L), .Names = c("Ecosystem.Type",
"Percentage.cover"), class = "data.frame")
データ
structure(list(Degraded = c(12L, 17L, 21L, 11L, 22L, 16L, 7L,
9L, 14L, 2L, 3L, 15L, 23L, 4L, 19L, 36L, 26L, 4L, 15L, 23L),
Restored = c(38L, 46L, 65L, 35L, 54L, 29L, 48L, 13L, 19L,
33L, 37L, 55L, 11L, 53L, 13L, 24L, 28L, 44L, 42L, 39L), Natural = c(18L,
61L, 31L, 46L, 51L, 51L, 41L, 44L, 55L, 47L, 73L, 43L, 25L,
42L, 21L, 13L, 65L, 30L, 47L, 29L)), .Names = c("Degraded",
"Restored", "Natural"), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-20L))
