如何运行一个使用第三型误差并查看成对比较的双向方差分析？

Question

如何运行一个使用第三型误差并查看成对比较的双向方差分析？

5

我有一个数据集，想比较物种和栖息地对家域大小的影响-同时使用类型III错误和物种和栖息地内的成对比较。
以下是数据的子集：

species<- c("a","b","c","c","b","c","b","b","a","b","c","c","a","a","b","b","a","a","b","c")
    habitat<-  c("x","x","x","y","y","y","x","x","y","z","y","y","z","z","x","x","y","y","z","z")
    homerange<-c(6,5,7,8,9,4,3,5,6,9,3,6,6,7,8,9,5,6,7,8)
    data1<-data.frame(cbind(species, habitat, homerange))
    data1$homerange<-as.numeric(as.character(data1$homerange))

目前我正在将数据分成三个物种，然后针对每个物种单独运行ANOVA，但我认为通过一个ANOVA同时询问物种和栖息地更有意义。以下是我为一个物种运行的ANOVA示例：

data.species.a<-subset(data1, species=="a")
fit<-aov(homerange ~ habitat, data=data.species.a)
summary(fit)
TukeyHSD(fit)

aov()似乎使用I型错误……我认为这不合适；此外，我认为Tukey的测试可能过于保守，用于成对比较。有人能帮助我找到一种方法，使我能够运行一个考虑物种和栖息地对家域影响的ANOVA分析，同时考虑III型误差，并允许更少保守的物种和栖息地的成对比较吗？

- Luke

可能更适合在 CrossValidated 上提问。他们也回答一般的 R 问题，但这个问题还涉及建模建议。 - Christopher

我认为你的意思是III型平方和。 - Dason

我有点困惑。对于只有一个预测变量的模型，基于I、II、III SSQ的测试结果是相同的（将您的aov结果与@DWin的答案以及他的答案的一个小变体进行比较，其中您将使用Anova(...,type="II")）。您上面是不是想测试aov(homerange ~ habitat*species)？我赞同CrossValidated的建议。 - Ben Bolker

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- IRTFM · Accepted Answer

你可以在'car'包中设置Anova以报告类型III平方和，然后在'agricolae'包中使用HSD.test来接受该模型对象作为输入。我认为你不能合法地使用aov()，因为数据不平衡，所以我正在使用lm()拟合。

fit<-lm(homerange ~ habitat, data=data.species.a)
require(car)
 Anova(fit, type="III")
require(agricolae)
comparison <- HSD.test(fit, "habitat", group=TRUE)

请注意，R基础包的作者们对SAS默认的III型平方和方法持不屑（甚至直接嘲讽）的态度（阅读此处了解更多细节）。'car'包中对该方法的介绍主要是为了比较而非建议在统计正确性方面使用。

为了在接受SAS标准时更加谨慎，需要添加引用的原因有：Frank Harrell在失去功率方面的评论和Bill Venables在r-help上同一主题的后续评论