Я связываюсь с вами со ссылкой на этот учебник R по двухстороннему ановому с надежной оценкой . С искренним сожалением вижу, что команды для создания post-ho c тестов для основных эффектов и эффектов взаимодействия с pairwiseRobustTest или pairwiseRobustMatrix больше не существуют в пакете rcompanion.
Теперь я ' Я могу получить этот вид выходных данных (см. ниже) только с помощью команды mcp2a.
Но, как вы, возможно, понимаете, с таким факториальным дизайном (фактор А (5 уровней), Фактор B (3 уровня)) становится действительно трудно работать, чтобы восстановить значение как основных эффектов, так и эффектов взаимодействия.
Мне было интересно, как действовать сейчас, когда я хотел бы получить компактное отображение букв, как это было сделано в вышеупомянутом учебнике, начиная с mcp2a результатов ...
Я был бы очень признателен за любую помощь и предложения.
Звоните:
mcp2a(formula = Concentration ~ Factor A + Factor B + Factor A:Factor B,
data = Data, est = "mom", nboot = 599)
psihat ci.lower ci.upper p-value
Factor A1 15582997.2 -26981115 72688649.1 0.12354
Factor A2 37454846.9 18874797 98324471.1 0.00000
Factor A3 38414206.3 13261735 95164981.7 0.00000
Factor A4 -22559672.0 -65917309 45289042.1 0.27880
Factor A5 21871849.7 1963169 57549433.6 0.00000
Factor A6 22831209.1 -1774512 58148614.3 0.01836
Factor A7 -38142669.2 -77691606 12577483.3 0.04174
Factor A8 959359.4 -14298062 4298568.3 0.46244
Factor A9 -60014518.9 -95584579 -21346468.0 0.00000
Factor A10 -60973878.2 -92985259 -21221356.9 0.00000
Factor B1 5807450.4 -22153422 41543641.5 0.18865
Factor B2 -38339789.3 -105346068 2346358.2 0.02337
Factor B3 -44147239.6 -114463878 -9682759.2 0.00501
Factor A1:Factor B1 13070137.5 -25142309 43738167.5 0.11853
Factor A2:Factor B1 6962620.5 -76800758 47833028.7 0.30384
Factor A3:Factor B1 -6107517.0 -91994645 36924804.7 0.37062
Factor A4:Factor B1 4324561.7 -31908918 34158186.6 0.16528
Factor A5:Factor B1 2611661.0 -78737089 35938903.6 0.42738
Factor A6:Factor B1 -1712900.7 -83835690 34442336.5 0.32053
Factor A7:Factor B1 3549650.8 -32927225 32933017.2 0.20200
Factor A8:Factor B1 932732.3 -78814515 33769638.0 0.41068
Factor A9:Factor B1 -2616918.4 -81682737 37363105.6 0.38731
Factor A10:Factor B1 -6625899.1 -41478414 23600372.1 0.29215
Factor A1:Factor B2 33185597.8 -56947087 69557141.9 0.15693
Factor A2:Factor B2 39811496.9 -44706591 77411869.7 0.09683
Factor A3:Factor B2 -8745575.8 -28350532 9721670.1 0.37396
Factor A4:Factor B2 -4350959.6 -41682423 5364676.7 0.12521
Factor A5:Factor B2 4394616.3 -42604273 24010167.8 0.43740
Factor A6:Factor B2 -9520486.7 -28964212 7553729.4 0.34224
Factor A7:Factor B2 -6029888.2 -46085122 10225779.5 0.18030
Factor A8:Factor B2 3490598.5 -42876422 24060406.5 0.49249
Factor A9:Factor B2 -19696036.6 -50637898 3646871.4 0.02003
Factor A10:Factor B2 26222977.3 -38434954 58581704.1 0.15693
Factor A1:Factor B3 45919013.9 -20281938 82402124.6 0.01503
Factor A2:Factor B3 -774910.9 -7114553 673232.9 0.05342
Factor A3:Factor B3 -1678928.7 -8472897 14505983.4 0.39900
Factor A4:Factor B3 -904017.7 -4475337 14803201.7 0.44741
Factor A5:Factor B3 -10950460.8 -37536420 761428.1 0.01002
Factor A6:Factor B3 30573936.9 -19223543 66822624.3 0.04841
Factor A7:Factor B3 41524397.6 4908208 76752972.9 0.00000
Factor A8:Factor B3 -10175549.8 -36618969 1830606.6 0.02170
Factor A9:Factor B3 32252865.5 -18396095 67148808.0 0.05008
Factor A10:Factor B3 42428415.4 2032960 76140470.4 0.00000 ```