Entrambe le istruzioni lsmeans
mostrate generano elenchi di lsmobj
e ogni elemento di tali elenchi viene gestito separatamente. Se vuoi incorporare una regolazione complessiva per due o più elenchi combinati, è tecnica e richiede un po 'di lavoro.
Innanzitutto, salva la lista:
lsmlist = lsmeans (warp.lm, list (pairwise ~ wool | tension, pairwise ~ tension | wool))
Questo crea un elenco di 4 lsmobj
(originariamente due elenchi di due)
> nomi (lsmlist) [1] "lsmeans di lana | tensione "[2]" differenze di contrasto a coppie, tensione | tensione "[3]" lsme di tensione | lana "[4]" differenze di contrasto a coppie, lana | lana "
L'utente desidera combinare i tre confronti in lsmlist [[2]]
con i sei in lsmlist [[4]]
e avere un aggiustamento della molteplicità generale per quei 9 confronti .
Per iniziare, crea un nuovo lsmobj
da uno dei risultati e correggilo.
mydiffs = lsmlist [[4] ]
Innanzitutto, unisci le funzioni lineari per i due set di confronti:
mydiffs @ linfct = rbind (lsmlist [[2]] @ linfct , lsmlist [[4]] @ linfct) co de>
Dobbiamo anche definire lo slot grid
, che definisce i fattori associati a ciascuna funzione lineare. Per semplificare, definisco un fattore chiamato contrast
con 9 livelli per i 9 contrasti (qui si potrebbe fare qualcosa di più elaborato).
mydiffs @ grid = data .frame (contrast = 1: 9)
Infine, aggiusta le informazioni ausiliarie che fanno la contabilità. Ora usiamo il nostro nuovo fattore contrast
come unica variabile, senza variabili "by". Per la famiglia combinata di 9 contrasti, la regolazione di Tukey non ha senso, quindi utilizziamo il metodo multivariato $ t $ ( "mvt"
):
mydiffs = update (mydiffs, pri.vars = "contrast", by.vars = NULL, Adjust = "mvt")
Ora possiamo guardare il riepilogo risultante:
> mydiffs contrasto stima SE df t.ratio p. value 1 16.3333333 5.157299 48 3.167 0.0205 2-4.7777778 5.157299 48 -0.926 0.9119 3 5.7777778 5.157299 48 1.120 0.8258 4 20.5555556 3.9572 0.0019 5 20.0000000 5.157299 48 3.878 0.0026 6-0.5555556 5.157299 48 -0.108 1.0000 7 -0.5555556 5.157299 48 -0.108 1.0000 8 9.4444444 5.157299 48 1.831 0.3796 9 10.0000000 5.157299 48 1.939 0.3190 Regolazione valore P: metodo mvt per 9 test
pre> Potrei prendere in considerazione l'aggiunta di una funzionalità per combinare parti di oggetti lsm.list
, ma non è semplice, principalmente a causa delle complicazioni nell'ottenere etichette significative per i risultati (il griglia
parte). È anche un problema che utenti diversi si aspettano impostazioni predefinite diverse.