R 为 Tukey 分布提供了一个非常混乱的函数。该函数qtukey需要一个无意义的参数，该参数nmeans强制每个治疗组的大小相同。
我的问题是我们如何使用 qtukey 函数获得 Tukey 上分位数表（用于学生化范围分布）表？（该表类似于Tukey 表）在 SAS 中，它提供了一个完美的解决方案prob('range',.,prob,df,v)，我应该输入qtukey(1-prob,(df+v)/v,df,nrange=v)R 吗？
但是当我输入时，我得到了一个错误的数字？我只是不明白为什么 R 提供了如此晦涩的功能。
这是您链接到的表的一部分：
前几行通过以下方式获得：
> qtukey(p = 0.95, nmeans = 2:10, df = 5)
[1] 3.635351 4.601725 5.218325 5.673125 6.032903 6.329901 6.582301 6.801398
[9] 6.994698
> qtukey(p = 0.99, nmeans = 2:10, df = 5)
[1] 5.702311 6.975727 7.804156 8.421495 8.913107 9.320875 9.668681
[8] 9.971483 10.239281
> qtukey(p = 0.95, nmeans = 2:10, df = 6)
[1] 3.460456 4.339195 4.895599 5.304891 5.628353 5.895309 6.122202 6.319211
[9] 6.493085
这是一种将 QTable 生成到数据框中的方法。您可以根据需要更改网格限制。
QTable <- expand.grid(alpha=c(0.01,0.05),
groups=seq(2,10,1),
df=seq(2,120,1))
QTable$QVal=qtukey(1-QTable$alpha,QTable$groups,df=QTable$df)
head(QTable)
alpha groups df QVal
1 0.01 2 2 13.902105
2 0.05 2 2 6.079637
3 0.01 3 2 19.015496
4 0.05 3 2 8.330783
5 0.01 4 2 22.563706
6 0.05 4 2 9.799011
出于解释的目的，我尝试编写一个提供完整 Tukey 表的函数，请参阅我的评论。在这种情况下，我仍然认为 R-help 具有误导性：
QTable<-function(dfrange=10,nurange=20,alpha=0.05,digs=3){
ROWS<-dfrange
COLS<-nurange
tabl<-matrix(nrow=ROWS,ncol=COLS)
for(a in 2:COLS){
tabl[1,a]=a
}
for(b in 2:ROWS){
tabl[b,1]=b
}
for(i in 2:ROWS){
for(j in 2:COLS){
tabl[i,j]<-qtukey(alpha,j,i,nranges=1,lower.tail=FALSE)
#R has a wrong description for the parameter 'nmeans',
#To get a correct result, always set 'nranges'=1, from the description #of R:
#i=n-nu;j=nu->n=i+j;nu=j->number of groups nu=j;
#Each group has n/nu elements, which is (i+j)/j
#The above interpretation is wrong, the parameter 'nmeans'
#should be regarded as number of groups when 'nranges'=1
tabl[i,j]<-round(tabl[i,j],digs)
}
}
tmp<-as.data.frame(tabl)
colnames(tmp)<-as.character(tmp[1,])
tmp<-tmp[-1,]
rownames(tmp)<-as.character(tmp[,1])
tmp<-tmp[,-1]
message("significant level=",alpha)
message("nu=1:",nurange,", df=1:",dfrange)
message("Rows are the value sequence of df;Columns are the nu sequence.")
print(tmp)
}
QTable(dfrange=20,nurange=8,alpha=0.01)