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1、基于R语言的七种多重比较方法一花视界百家号10-1403:18多重比较的方法很多，根据试验设计的目的不同有不同的应用。若试验设计之初，便明确要比较某几个组均数间是否有差异，称为事前比较。常用的事前比较方法有LSD、Bonferroni和Dunnett法。若研究目的是方差分析有统计学差异后，想知道哪些组间的均数有差异，便是事后比较。事后比较的常用方法有SNK、Turkey、Scheffe和Bonferroni法。本文仅介绍7种方法及R语言函数，可解决绝大部分多重比较问题。1.LSD法LSD法即最小显著差法；该法一般用于计划好的多
2、重比较。它其实只是t检验的一个简单变形，并未对检验水准做出任何校正，只是为所有组的均数统一估计了一个更为稳健的标准误。LSD法比较效果较为灵敏，在R语言中可利用agricolae包中的LSD.test函数实现，其调用格式为：LSD.test(y,trt,DFerror,MSerror,alpha=0.05,p.adj=c("none","holm","hommel","hochberg","bonferroni","B
3、H","BY","fdr"),…)其中y为方差分析对象，trt为要进行多重比较的分组变量，p.adj可以选定P值矫正方法。当p.adj=”none”时，为LSD法，p.adj="bonferroni"时为Bonferroni法。R代码：library(agricolae)#sweetpotato为agricolae自带数据集data(sweetpotato)#进行方差分析，分组变量为virusmodel#进行多重比较，不矫正P值out<-lsd.tes
4、t(model,"virus",=""p.adj="none")#结果显示：标记字母法out$group#可视化plot(out)程序运行结果：从运行结果看，四个处理，oo和ff处理无差异，与cc和fc彼此差异显著。下图是可视化结果。2.Bonferroni法它是Bonferroni校正在LSD法上的应用。将LSD.test中p.adj设置为"bonferroni"即为Bonferroni法。R代码：library(agricolae)#sweet
5、potato为agricolae自带数据集data(sweetpotato)#进行方差分析，分组变量为virusmodel#进行多重比较，不矫正P值out<-lsd.test(model,"virus",=""p.adj="bonferroni")#结果显示：标记字母法out$group#可视化plot(out)运行结果与LSD法类似，不再展示。3.Dunnett检验用于多个试验组与一个对照组间的比较。R语言中可利用multcomp包中的glht()函数进行包括
6、Dunnett检验在内的多种检验，其调用格式为：glht(model,linfct,alternative=c("two.sided","less","greater"),...)其中model为方差分析对象，linfct设置要进行多重比较的分组变量和方法。R代码：library(multcomp)rht<-glht(model,=""linfct="mcp(virus"=="""dunnet
7、t"),alternative="two.side")#model是方差分析对象#virus是分组变量#方法为Dunnettsummary(rht)#可视化plot(rht)程序运行结果：结果表明：三个处理均与对照cc差异显著。下图为可视化结果：4.SNK法（Student-Newman-Keuls）实质上是根据预先制定的准则将各组均数分为多个子集,利用StudentizedRange分布来进行假设检验。推荐优先用Tukey检验SNK法可用agricolae包中的SNK.test()函数实现，其调
8、用格式为：SNK.test(y,trt,alpha=0.05,…)其中y为方差分析对象，trt为要进行多重比较的分组变量R代码：library(agricolae)#sweetpotato为agricolae自带数据集data(sweetpotato)#进行方差分析，分组变量
