「統計学関連なんでもあり」の過去ログ--- 048

No.22273　一般化線形モデルにおける多重比較法　　【太郎】　2017/02/07(Tue) 08:52

以下は引用データですが，TRTが3種類の薬剤処理，REPが反復，Disは死滅株数，Healthは健全株数の1因子乱塊法実験です。
一般化線形モデルを用いて以下のように，Tukey法で多重比較を行いました。これをTukeyではなく，普通の線形モデルにおける分散分析後のLSD法のような方法で比較したいのですが，どなたかご存知の方がおられましたらご教授いただけないでしょうか。

TRT<-c("a","a","a","b","b","b","c","c","c")
REP<-c("1","2","3","1","2","3","1","2","3")
Dis<-c(34,30,28,14,13,24,21,28,25)
Health<-c(12,12,9,28,36,22,24,16,15)
Dataset<-data.frame(TRT,REP,Dis,Health)
library(car)
GLM <- glm(cbind(Dis,Health) ~ TRT  + REP , family=binomial(logit), data=Dataset)
Anova(GLM, type="II")
summary(GLM)
library(multcomp)
tukey1<- glht(GLM,linfct=mcp(TRT = "Tukey"))
summary(tukey1)

No.22276　Re: 一般化線形モデルにおける多重比較法　　【太郎】　2017/02/09(Thu) 09:02

　レスがつかないので，やはり難しいのですね。
　あまりスマートな方法ではないのですが，2つの処理ごとに以下のような分析を行うことにしました。
　普通の線形モデルで，2つの処理ごとにt検定を繰り返し適用するような感じですね。
Dataset<-data.frame(
TRT<-c("a","a","a","c","c","c"),
REP<-c("1","2","3","1","2","3"),
Dis<-c(34,30,28,21,28,25),
Health<-c(12,12,9,24,16,15)
)

library(car)
GLM<-glm(cbind(Dis,Health)~TRT+REP,family=binomial(logit),data=Dataset)
Anova(GLM,type="II")