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1 楼 
 文章标题 : 多个计量样本间非参数两两比较方法 在R中怎么实现?
帖子发表于 : 2007-07-01 21:07 
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注册: 2005-11-06 1:51
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有哪位R高可以赐教!
希望 rhfcaesar 和 xiechy 能看到!!。

在其他程序 中能实现也请告知。


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2 楼 
 文章标题 :
帖子发表于 : 2007-07-02 0:09 

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是说repeated measurement么?
不是什么高,以前的一个作业,参考着看吧。

stroop.R
代码:
#! /usr/bin/env Rscript
data.reacttime=read.table("React-Time.data",header=T)
#data.reacttime
aov.reacttime=aov(ReactTime~(CueState*Comformity)+Error(Subject/(CueState*Comformity)),data.reacttime )
summary(aov.reacttime)
print(model.tables(aov.reacttime,"means"),digits=3)
postscript(file="rt1.eps", width = 15.0, height = 6.0,
           horizontal = F, onefile = T)
boxplot(ReactTime~CueState*Comformity,data=data.reacttime)
dev.off()
attach(data.reacttime)
postscript(file="rt2.eps", width = 15.0, height = 6.0,
           horizontal = F, onefile = T)
interaction.plot(CueState,Comformity,ReactTime)
detach(data.reacttime)
dev.off()

data.correctrate=read.table("Correct-Rate.data",header=T)
#data.correctrate
aov.correctrate=aov(CorrectRate~(CueState*Comformity)+Error(Subject/(CueState*Comformity)),data.correctrate )
summary(aov.correctrate)
print(model.tables(aov.correctrate,"means"),digits=3)
postscript(file="cr1.eps", width = 15.0, height = 6.0,
           horizontal = F, onefile = T)
boxplot(CorrectRate~CueState*Comformity,data=data.correctrate)
dev.off()
attach(data.correctrate)
postscript(file="cr2.eps", width = 15.0, height = 6.0,
           horizontal = F, onefile = T)
interaction.plot(CueState,Comformity,CorrectRate)
dev.off()
detach(data.correctrate)


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3 楼 
 文章标题 :
帖子发表于 : 2007-07-02 1:05 
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谢谢先:
你的代码里面有aov,是针对正态分布的数据啊。!

我的数据不是正态分布的,只能使用非参数统计方法。!@

我在R中搜了很久,(主要是不知道两两比较怎么表达。呵呵)
找到了这个:你看应该可以用吧!

引用:
Pairwise Wilcoxon rank sum tests:
Calculate pairwise comparisons between group levels with corrections for multiple testing.

代码:
pairwise.wilcox.test():


这个是R带的例子:
代码:
attach(airquality)
Month <- factor(Month, labels = month.abb[5:9])
pairwise.wilcox.test(Ozone, Month, p.adj = "bonf")

运行结果
引用:
Pairwise comparisons using Wilcoxon rank sum test

data: Ozone and Month

May Jun Jul Aug
Jun 1.0000 - - -
Jul 0.0003 0.1414 - -
Aug 0.0012 0.2591 1.0000 -
Sep 1.0000 1.0000 0.0074 0.0325

P value adjustment method: bonferroni


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