¿Cómo evaluar las diferencias en sus datos con r

Para comprobar el modelo de datos que ha creado con ANOVA (análisis de varianza), se puede utilizar R de resumen() función en el objeto modelo como este:

gt; Resumen valor (AOVModel) Df Sum Sq Mean Sq F Pr (gt; F) spray5 2669 533,8 34,7 lt; 2e-16 *** residuos 66 1015 15,4 --- Signif. códigos: 0 `***` 0,001 `**` 0,01 `*` 0,05 ``. 0.1 `` 1

R que imprime la tabla de análisis de varianza que, en esencia, le indica si los diferentes términos pueden explicar una parte significativa de la varianza en los datos. Esta tabla le indica solamente algo sobre el término, pero nada acerca de las diferencias entre los diferentes aerosoles. Para eso, hay que cavar un poco más profundo.

Cómo comprobar tablas modelo de datos

Con el model.tables () función, se puede echar un vistazo a los resultados para los niveles individuales de los factores. La función le permite crear dos mesas- diferente o bien se mira el resultado medio estimado para cada grupo, o nos fijamos en la diferencia con la media global.

Para saber cuánto efecto tenía todo el aerosol, se utiliza el siguiente código:

gt; model.tables (AOVModel, tipo = `efectos`) Mesas de effectsspraysprayA B C D E F5.000 5.833 -7.417 -4.583 -6.000 7.167

Aquí vemos que, por ejemplo, rociar E dio como resultado, en promedio, en seis errores menos que el promedio de todos los campos. Por otra parte, en los campos en que se utilizó un aerosol, los agricultores encuentran, en promedio, cinco errores más en comparación con la media global.

Para obtener los medios modelados por grupo y la media general, sólo tiene que utilizar el valor del argumento type =’medios en lugar de type =’efectos.

Cómo mirar a las diferencias individuales en los datos

Un agricultor probablemente no considerar la compra de un aerosol, pero ¿qué pasa con aerosol D? Aunque los aerosoles E y C parecen ser mejores, sino que también puede ser mucho más caro. Para probar si las diferencias por pares entre los aerosoles son significativas, se utiliza la prueba de Tukey honesto diferencia significativa (HSD). los TukeyHSD () función le permite hacer eso muy fácilmente, así:

gt; Las comparaciones lt; - TukeyHSD (Modelo)

los Las comparaciones Ahora objeto contiene una lista donde cada elemento es el nombre de uno de los factores en el modelo. En el ejemplo, tiene sólo un elemento, llamado rociar. Este elemento contiene, para cada combinación de los aerosoles, los siguientes:

Video: Evaluar expresiones con valores de funciones. Cociente incremental

• La diferencia entre los medios.

• El nivel inferior y superior del intervalo de confianza del 95 por ciento en torno a que la diferencia de medias.

• El valor p que te dice si esta diferencia es significativamente diferente de cero. Este valor de p se ajusta utilizando el método de Tukey (de ahí, el nombre de columna p adj).

  Video: Cociente de las diferencias para funciones de variable real

Se puede extraer toda la información usando los métodos clásicos para la extracción. Por ejemplo, se obtiene la información sobre la diferencia entre D y C de esta manera:

gt; Las comparaciones $ Spray [ `D-C`,] difflwrupr p adj2.8333333 -1,8660752 7,5327418 0,4920707

Esa diferencia no se ve impresionante, si se le pregunta Tukey.

Cómo trazar las diferencias

los TukeyHSD objeto tiene otra característica interesante: Se puede trazar. No se moleste en busca de una página de ayuda de la función plot - todo lo que encontramos es una frase: “Hay un método trama.” Pero definitivamente funciona! Inténtelo hacia fuera como esto:

gt; la trama (Comparaciones, Las = 1)

Usted ve la salida de esta línea simple. Cada línea representa la diferencia media entre ambos grupos con el intervalo de confianza de acuerdo. Cada vez que el intervalo de confianza no incluye (la línea vertical) cero, la diferencia entre ambos grupos es significativa.

Puede utilizar algunos de los parámetros gráficos para hacer la trama más legible. Específicamente, la Las parámetro es útil en este caso. Estableciéndolo en 1, a asegurarse de que todas las etiquetas de los ejes se imprimen horizontalmente, porque se puede leerlos.