Scheirer-Ray-Hare test: kiểm định phi tham số two-way ANOVA

May 12, 2013 by Kinh Nguyen

Được nhắc tới trong sách CALVIN, D. 2011 [1] nhưng không có sẵn trong các phần mềm, kể cả các diễn đàn thống kê nước ngoài. Code R sau để tạo và tính p-value kiểm định cho ảnh hưởng chính cũng như tương tác của hai nhân tố dựa trên sắp hạng dữ kiện nghiên cứu.

Lưu ý, dữ kiện thao tác tên là data.wide được sắp xếp như dữ kiện cho mô hình ANOVA bình thường, biến số days_fresh là biến số phụ thuộc trong phân tích với 2 nhân tố là comp có 15 nhóm và species có 2 nhóm.

Để tính, chỉ cần thay đổi tên biến và giữ nguyên các câu lệnh.

# Sắp hạng dữ kiện

data.wide$rank = rank(data.wide$days_fresh,ties.method="average")

# Chuyển biến số comp thành factor

data.wide$comp = as.factor(data.wide$comp)
# Lập mô hình ANOVA bình thường, với ảnh hưởng của các nhân tố và tương tác dựa trên dữ kiện sắp hạng

paranova = anova(lm(data.wide$rank~ data.wide$comp+data.wide$species+data.wide$comp*data.wide$species))

# Tính Mean square corrected total

SS_correctedtotal = sum(paranova[1:4,2])
MS_correctedtotal = SS_correctedtotal/sum(paranova[1:4,1])

# Tính các số thống kê = SS/MS_correctedtotal cho mỗi nhân tố và tương tác

kn_comp = paranova[1,2]/MS_correctedtotal
kn_species = paranova[2,2]/MS_correctedtotal
kn_inter = paranova[3,2]/MS_correctedtotal

# Tính p-value cho từng ảnh tương tác

p_comp = 1-pchisq(kn_comp,paranova[1,1])
p_species = 1-pchisq(kn_species,paranova[2,1])
p_inter = 1-pchisq(kn_inter,paranova[3,1])
p_comp;p_species;p_inter

Tài liệu tham khảo

CALVIN, D. 2011. Choosing and Using Statistics:A Biologist’s Guide, A John Wiley & Sons, Ltd., Publication.

Tài liệu tham khảo

Comments