RStudio-仮定検査
3267 ワード
cholesterol .omit(cholesterol)
shapiro.test(cholesterol) P>α,データセットは正規分布に従うと考えられる.注意:よくある問題と解決方法:
# 1
Error: is.numeric(x) is not TRU
cholesterol as.numeric(cholesterol)
# 2
Error: (list) object cannot be coerced to type 'double'
cholesterol as.matrix(cholesterol)
cholesterol as.numeric(cholesterol)
shapiro.test(cholesterol) #分散性検査:bartlettで検査する
bartlett.test(response~trt,data = cholesterol) P>α,分散は同じであり,差は顕著ではないと考えられる.注意:よくある問題と解決方法:
Error in eval(m$data, parent.frame()) : object 'cholesterol' not found
Cholesterol multcomp ， multcomp 。#離群点検査:分散分析は離群点に非常に敏感であり、carパッケージのoutlierTest()関数を使用して離群点を検出することができる.
> library(multcomp)
> fit $response~cholesterol$trt)
> outlierTest(fit)
：No Studentized residuals with Bonferonni p < 0.05
Largest |rstudent|:
rstudent unadjusted p-value Bonferonni p
19 2.251149 0.029422 NA注記:p-value<0.05は、群から離れた点が存在し、差が顕著であることを示している.Bonferonni p(P>1のときにNAが発生する)は、離群点が存在しないことを示し、Bonferonniは推定結論を出す際により慎重で保守的になる傾向にある.『R言語実戦』の結果によると、ここではcholesterolデータに離群点が含まれていないことを示す.結果を明確化するには、作図が上の選択であり、これは次節でまとめる.
> library(multcomp)
> fit2 summary(fit2)
： Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
gesttime 1 134.3 134.30 8.289 0.00537 **
dose 3 137.1 45.71 2.821 0.04556 *
gesttime:dose 3 81.9 27.29 1.684 0.17889
Residuals 66 1069.4 16.20
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Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1注記:インタラクティブ妊娠時間*用量のPrは0.17889であり、0.05より大きく、インタラクティブ効果が顕著ではなく、傾きが同じで、差が顕著ではないという仮定を支持していることを示している.