Cómo establecer los contrastes de sus datos con r

Antes de poder utilizar R de aov () función con sus datos, es mejor que establece la contrastes usted va a utilizar. Contrastes son muy a menudo son olvidados cuando se hace ANOVA (análisis de variables), pero por lo general ayudan a la interpretación del modelo y aumentar la precisión de aov () y las funciones de ayuda.

¿Cuáles son los contrastes entonces? Los factores se convierten a un conjunto de variables, uno menos que el número de niveles del factor. Digamos que tiene un factor de tres niveles. R crea dos variables, y cada nivel del factor está representado por una combinación de valores. Estos valores definen cómo los coeficientes del modelo tienen que ser interpretados.

Por defecto, R utiliza contrastes de tratamiento, como se puede ver cuando se comprueba la opción correspondiente de esta manera:

gt; Opciones ( ``) $ contrastes contrastsunordered ordenados"contr.treatment" "contr.poly"

Aquí se ve que R utiliza diferentes contrastes de factores desordenadas y ordenadas. Estos contrastes son en realidad las funciones de contraste. Vuelven una matriz con los valores de contraste para cada nivel del factor. Los contrastes predeterminados para un factor de tres niveles se ven así:

gt; x lt; - factor de (c ( `A`, `B`, `C`)) gt; contr.treatment (X) B CA 0 0B 0C 1 0 1

Las dos variables segundo y do se llaman así porque la variable segundo tiene un valor de 1 si el nivel es el factor segundo- de lo contrario, tiene un valor de 0. Lo mismo va para do. Un nivel está representado por dos ceros y llamó a la nivel de referencia. En un modelo de un factor, la intersección es la media de UN.

Puede cambiar estos contrastes utilizando el mismo (opciones) función, así:

gt; Opciones (contrastes = C ( `contr.sum`, `contr.poly`))

La función de contraste, contr.sum (), da contrastes ortogonales donde puede comparar todos los niveles de la media global. Se puede obtener más información sobre estos contrastes en la página de ayuda ?contr.sum.