机器算法验证 - 具有全因子方案的区组设计试验的 Duncan 统计检验 - 吾爱随笔录

具有全因子方案的区组设计试验的 Duncan 统计检验

机器算法验证 r 实验设计

2022-04-02 19:44:06

编辑：已经得到问题 4（编程）的答案。问题将留在关于在块中设计的因子实验和邓肯检验的理论问题上。

给定一个以块为单位设计的实验，并采用具有两个自变量的全因子方案，每个变量具有两个水平 (2 x 2)：

Factor 1: Genetic Material (A and B);  
Factor 2" Fertilizer (C and D);  
Number of blocks: 3;
Repetition of each treatment inside a block: 2;  
Attribute of interest (DV): height (H);

这是我的数据 [in R] 的可重现示例：

block_number = c(1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,3)
genetic_material = c("A","A","A","A","B","B","B","B","A","A","A","A","B","B","B","B","A","A","A","A","B","B","B","B")
fertilizer = c("C","C","D","D","C","C","D","D","C","C","D","D","C","C","D","D","C","C","D","D","C","C","D","D")
repetition_inside_block = c(1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2)
H = c(23,34,21,12,45,23,44,21,11,12,34,23,43,21,14,16,24,32,52,11,32,25,21,23)
data = data.frame(cbind(block_number,genetic_material,fertilizer,repetition_inside_block,H))

在这种类型的实验中，有什么好的做法可以分析不同水平的因素之间的均值差异？

我计划使用Duncan 的新多范围检验来比较每个变量内部水平之间和变量之间的均值，但我不确定它是否是最佳选择。
下面的句子是什么意思？

有一些批评者依赖邓肯的测试，如下所示：

“Duncan 的测试无法控制指定 alpha 级别的家庭错误率。它比其他后期测试更强大，但这只是因为它没有正确控制错误率”

引用来源：R“agricolae”包，Duncan.test函数。
使用邓肯测试，我是否走在正确的轨道上？如果不是，在这种情况下，什么是更好的选择？

我知道这个检验被广泛用于农业实验（这是我的情况），并且与 Tukey 检验相比，拒绝零假设（均值相等）的机会更大。
对于上述数据集，我如何在 R. 上运行 Duncan 测试？**

回答最后一个问题：我使用包ExpDesfat2.rbd1中的函数（它特定于全因子实验 2 x 2）得到它。

1个回答

我想我有这些问题的答案：

问题 (1)、(2) 和 (3) 的答案
由于您想比较治疗之间的平均值，我建议您首先尝试现有测试中最严格的 Tukey 测试。如果您想避免 I 类错误（当原假设为真时拒绝原假设），Tukey 的检验是很好的。

例如：

Considering null hypothesis = Ho  
Average treatment 1 = u  
Average treatment 2 = uo  
Ho: u = uo  
H : u < uo

但是，如果在您的结果中您预计会有显着差异并且您没有使用 Tukey 检验观察到这种差异，那么您应该尝试 Duncan 检验，因为它比 Tukey 更容易区分治疗。但是，Duncan 检验比 Tukey 更难，因为 Duncan 检验需要计算几个最小显着性差异 (msd)，并且您必须从最高到最低排列平均值。在有序的平均值集合中，最高和最低平均值之间的比较对应于覆盖所有“N”个平均值的范围。如果最高和最低平均值之间的差异显着，则估计另一个 msd 来比较覆盖 N - 1 范围的均值，依此类推。

问题（4）的答案：
在 R 中，由于块内有重复，首先，我建议在 excel 中计算平均值并用这些块的平均值制作一个表格，以便您可以在 R 中使用以下脚本：

fat2.rbd(factor1, factor2, block, response)

您应该在 excel 中按这些顺序制作一个包含因子、块和响应的表格，并将其保存在 csv 中以运行数据。
剧本：

fat2.rbd(factor1, factor2, block, response)

它会自动为您提供阶乘方差分析和 Tukey 检验。

要运行 Duncan 的测试，您应该使用以下脚本：

fat2.rbd(factor1, factor2, block, response, mcomp="duncan")

它将为您提供阶乘方差分析和邓肯检验。在 ANOVA 中，您将看到遗传物质和肥料之间是否存在相互作用。
如果因素之间没有交互作用，您可以使用下表解释数据的行为：在此处输入图像描述
但是，如果遗传物质和肥料之间存在交互作用，则可能的行为可能如下所示：

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