-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
Expand file tree
/
Copy path2f_rcbd.html
More file actions
858 lines (762 loc) · 27.9 KB
/
Copy path2f_rcbd.html
File metadata and controls
858 lines (762 loc) · 27.9 KB
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
319
320
321
322
323
324
325
326
327
328
329
330
331
332
333
334
335
336
337
338
339
340
341
342
343
344
345
346
347
348
349
350
351
352
353
354
355
356
357
358
359
360
361
362
363
364
365
366
367
368
369
370
371
372
373
374
375
376
377
378
379
380
381
382
383
384
385
386
387
388
389
390
391
392
393
394
395
396
397
398
399
400
401
402
403
404
405
406
407
408
409
410
411
412
413
414
415
416
417
418
419
420
421
422
423
424
425
426
427
428
429
430
431
432
433
434
435
436
437
438
439
440
441
442
443
444
445
446
447
448
449
450
451
452
453
454
455
456
457
458
459
460
461
462
463
464
465
466
467
468
469
470
471
472
473
474
475
476
477
478
479
480
481
482
483
484
485
486
487
488
489
490
491
492
493
494
495
496
497
498
499
500
501
502
503
504
505
506
507
508
509
510
511
512
513
514
515
516
517
518
519
520
521
522
523
524
525
526
527
528
529
530
531
532
533
534
535
536
537
538
539
540
541
542
543
544
545
546
547
548
549
550
551
552
553
554
555
556
557
558
559
560
561
562
563
564
565
566
567
568
569
570
571
572
573
574
575
576
577
578
579
580
581
582
583
584
585
586
587
588
589
590
591
592
593
594
595
596
597
598
599
600
601
602
603
604
605
606
607
608
609
610
611
612
613
614
615
616
617
618
619
620
621
622
623
624
625
626
627
628
629
630
631
632
633
634
635
636
637
638
639
640
641
642
643
644
645
646
647
648
649
650
651
652
653
654
655
656
657
658
659
660
661
662
663
664
665
666
667
668
669
670
671
672
673
674
675
676
677
678
679
680
681
682
683
684
685
686
687
688
689
690
691
692
693
694
695
696
697
698
699
700
701
702
703
704
705
706
707
708
709
710
711
712
713
714
715
716
717
718
719
720
721
722
723
724
725
726
727
728
729
730
731
732
733
734
735
736
737
738
739
740
741
742
743
744
745
746
747
748
749
750
751
752
753
754
755
756
757
758
759
760
761
762
763
764
765
766
767
768
769
770
771
772
773
774
775
776
777
778
779
780
781
782
783
784
785
786
787
788
789
790
791
792
793
794
795
796
797
798
799
800
801
802
803
804
805
806
807
808
809
810
811
812
813
814
815
816
817
818
819
820
821
822
823
824
825
826
827
828
829
830
831
832
833
834
835
836
837
838
839
840
841
842
843
844
845
846
847
848
849
850
851
852
853
854
855
856
857
858
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" />
<meta name="generator" content="pandoc" />
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=EDGE" />
<title>2 Beh.faktoren - RCBD</title>
<script src="site_libs/jquery-1.11.3/jquery.min.js"></script>
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
<link href="site_libs/bootstrap-3.3.5/css/lumen.min.css" rel="stylesheet" />
<script src="site_libs/bootstrap-3.3.5/js/bootstrap.min.js"></script>
<script src="site_libs/bootstrap-3.3.5/shim/html5shiv.min.js"></script>
<script src="site_libs/bootstrap-3.3.5/shim/respond.min.js"></script>
<script src="site_libs/jqueryui-1.11.4/jquery-ui.min.js"></script>
<link href="site_libs/tocify-1.9.1/jquery.tocify.css" rel="stylesheet" />
<script src="site_libs/tocify-1.9.1/jquery.tocify.js"></script>
<script src="site_libs/navigation-1.1/tabsets.js"></script>
<link href="site_libs/highlightjs-9.12.0/default.css" rel="stylesheet" />
<script src="site_libs/highlightjs-9.12.0/highlight.js"></script>
<style type="text/css">
code{white-space: pre-wrap;}
span.smallcaps{font-variant: small-caps;}
span.underline{text-decoration: underline;}
div.column{display: inline-block; vertical-align: top; width: 50%;}
div.hanging-indent{margin-left: 1.5em; text-indent: -1.5em;}
ul.task-list{list-style: none;}
</style>
<style type="text/css">code{white-space: pre;}</style>
<style type="text/css">
pre:not([class]) {
background-color: white;
}
</style>
<script type="text/javascript">
if (window.hljs) {
hljs.configure({languages: []});
hljs.initHighlightingOnLoad();
if (document.readyState && document.readyState === "complete") {
window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);
}
}
</script>
<style type="text/css">
h1 {
font-size: 34px;
}
h1.title {
font-size: 38px;
}
h2 {
font-size: 30px;
}
h3 {
font-size: 24px;
}
h4 {
font-size: 18px;
}
h5 {
font-size: 16px;
}
h6 {
font-size: 12px;
}
.table th:not([align]) {
text-align: left;
}
</style>
<link rel="stylesheet" href="styles.css" type="text/css" />
<style type = "text/css">
.main-container {
max-width: 940px;
margin-left: auto;
margin-right: auto;
}
code {
color: inherit;
background-color: rgba(0, 0, 0, 0.04);
}
img {
max-width:100%;
}
.tabbed-pane {
padding-top: 12px;
}
.html-widget {
margin-bottom: 20px;
}
button.code-folding-btn:focus {
outline: none;
}
summary {
display: list-item;
}
</style>
<style type="text/css">
/* padding for bootstrap navbar */
body {
padding-top: 54px;
padding-bottom: 40px;
}
/* offset scroll position for anchor links (for fixed navbar) */
.section h1 {
padding-top: 59px;
margin-top: -59px;
}
.section h2 {
padding-top: 59px;
margin-top: -59px;
}
.section h3 {
padding-top: 59px;
margin-top: -59px;
}
.section h4 {
padding-top: 59px;
margin-top: -59px;
}
.section h5 {
padding-top: 59px;
margin-top: -59px;
}
.section h6 {
padding-top: 59px;
margin-top: -59px;
}
.dropdown-submenu {
position: relative;
}
.dropdown-submenu>.dropdown-menu {
top: 0;
left: 100%;
margin-top: -6px;
margin-left: -1px;
border-radius: 0 6px 6px 6px;
}
.dropdown-submenu:hover>.dropdown-menu {
display: block;
}
.dropdown-submenu>a:after {
display: block;
content: " ";
float: right;
width: 0;
height: 0;
border-color: transparent;
border-style: solid;
border-width: 5px 0 5px 5px;
border-left-color: #cccccc;
margin-top: 5px;
margin-right: -10px;
}
.dropdown-submenu:hover>a:after {
border-left-color: #ffffff;
}
.dropdown-submenu.pull-left {
float: none;
}
.dropdown-submenu.pull-left>.dropdown-menu {
left: -100%;
margin-left: 10px;
border-radius: 6px 0 6px 6px;
}
</style>
<script>
// manage active state of menu based on current page
$(document).ready(function () {
// active menu anchor
href = window.location.pathname
href = href.substr(href.lastIndexOf('/') + 1)
if (href === "")
href = "index.html";
var menuAnchor = $('a[href="' + href + '"]');
// mark it active
menuAnchor.parent().addClass('active');
// if it's got a parent navbar menu mark it active as well
menuAnchor.closest('li.dropdown').addClass('active');
});
</script>
<!-- tabsets -->
<style type="text/css">
.tabset-dropdown > .nav-tabs {
display: inline-table;
max-height: 500px;
min-height: 44px;
overflow-y: auto;
background: white;
border: 1px solid #ddd;
border-radius: 4px;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li.active:before {
content: "";
font-family: 'Glyphicons Halflings';
display: inline-block;
padding: 10px;
border-right: 1px solid #ddd;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs.nav-tabs-open > li.active:before {
content: "";
border: none;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs.nav-tabs-open:before {
content: "";
font-family: 'Glyphicons Halflings';
display: inline-block;
padding: 10px;
border-right: 1px solid #ddd;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li.active {
display: block;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li > a,
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li > a:focus,
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li > a:hover {
border: none;
display: inline-block;
border-radius: 4px;
background-color: transparent;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs.nav-tabs-open > li {
display: block;
float: none;
}
.tabset-dropdown > .nav-tabs > li {
display: none;
}
</style>
<!-- code folding -->
<style type="text/css">
#TOC {
margin: 25px 0px 20px 0px;
}
@media (max-width: 768px) {
#TOC {
position: relative;
width: 100%;
}
}
@media print {
.toc-content {
/* see https://github.com/w3c/csswg-drafts/issues/4434 */
float: right;
}
}
.toc-content {
padding-left: 30px;
padding-right: 40px;
}
div.main-container {
max-width: 1200px;
}
div.tocify {
width: 20%;
max-width: 260px;
max-height: 85%;
}
@media (min-width: 768px) and (max-width: 991px) {
div.tocify {
width: 25%;
}
}
@media (max-width: 767px) {
div.tocify {
width: 100%;
max-width: none;
}
}
.tocify ul, .tocify li {
line-height: 20px;
}
.tocify-subheader .tocify-item {
font-size: 0.90em;
}
.tocify .list-group-item {
border-radius: 0px;
}
</style>
</head>
<body>
<!-- DEPRECATION-BANNER-START -->
<style>
/* ===== DEPRECATION BANNER ===== */
.deprecation-banner {
background: linear-gradient(135deg, #c62828, #e53935);
color: white;
padding: 24px 24px 18px;
font-size: 15px;
line-height: 1.6;
text-align: center;
box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,0.15);
position: relative;
z-index: 999;
}
.deprecation-banner strong {
font-size: 17px;
}
.deprecation-banner .lang-block {
display: inline-block;
text-align: center;
max-width: 600px;
vertical-align: top;
}
.deprecation-banner .banner-divider {
display: inline-block;
width: 1px;
height: 80px;
background: rgba(255,255,255,0.4);
margin: 0 30px;
vertical-align: middle;
}
.deprecation-banner a.banner-link {
color: white;
background: rgba(255,255,255,0.2);
padding: 6px 16px;
border-radius: 4px;
text-decoration: none;
font-weight: bold;
border: 1px solid rgba(255,255,255,0.5);
display: inline-block;
margin-top: 6px;
transition: background 0.2s;
}
.deprecation-banner a.banner-link:hover {
background: rgba(255,255,255,0.35);
}
.deprecation-banner .banner-signature {
display: block;
margin-top: 10px;
font-style: italic;
font-weight: bold;
font-size: 17px;
opacity: 0.9;
}
@media (max-width: 800px) {
.deprecation-banner .lang-block {
display: block;
max-width: 100%;
margin-bottom: 12px;
}
.deprecation-banner .banner-divider {
display: block;
width: 60%;
height: 1px;
margin: 12px auto;
}
}
</style>
<div class="deprecation-banner">
<div class="lang-block">
<strong>⚠ Hey, nice that you're here! BUT...</strong><br>
This site is no longer maintained and may contain outdated information.
I'm keeping it online because I once promised to never take it down –
but I've since built a much better, up-to-date resource. I'd really
appreciate if you checked it out and found the corresponding chapter there:<br>
<a class="banner-link" href="https://biomathcontent.netlify.app/">➔ biomathcontent.netlify.app</a>
</div>
<span class="banner-divider"></span>
<div class="lang-block">
<strong>⚠ Hi, schön, dass du hier bist, ABER...</strong><br>
Diese Seite wird nicht mehr gepflegt und enthält möglicherweise
veraltete Informationen. Ich habe versprochen sie online zu lassen,
also bleibt sie stehen – aber alle Inhalte wurden überarbeitet,
verbessert und auf einer neuen Seite zusammengeführt.
Schau bitte stattdessen dort vorbei:<br>
<a class="banner-link" href="https://biomathcontent.netlify.app/">➔ biomathcontent.netlify.app</a>
</div>
<span class="banner-signature">- Cheers, <a href="https://schmidtpaul.github.io/" style="color:white;text-decoration:underline;">Paul</a></span>
</div>
<!-- DEPRECATION-BANNER-END -->
<div class="container-fluid main-container">
<!-- setup 3col/9col grid for toc_float and main content -->
<div class="row-fluid">
<div class="col-xs-12 col-sm-4 col-md-3">
<div id="TOC" class="tocify">
</div>
</div>
<div class="toc-content col-xs-12 col-sm-8 col-md-9">
<div class="navbar navbar-default navbar-fixed-top" role="navigation">
<div class="container">
<div class="navbar-header">
<button type="button" class="navbar-toggle collapsed" data-toggle="collapse" data-target="#navbar">
<span class="icon-bar"></span>
<span class="icon-bar"></span>
<span class="icon-bar"></span>
</button>
<a class="navbar-brand" href="index.html">crashcouRse</a>
</div>
<div id="navbar" class="navbar-collapse collapse">
<ul class="nav navbar-nav">
<li>
<a href="index.html">Home</a>
</li>
<li class="dropdown">
<a href="#" class="dropdown-toggle" data-toggle="dropdown" role="button" aria-expanded="false">
R Anwendung
<span class="caret"></span>
</a>
<ul class="dropdown-menu" role="menu">
<li>
<a href="datr_importexport.html">Import & Export</a>
</li>
<li>
<a href="datr_descriptivestats.html">Deskriptive Statistik</a>
</li>
<li>
<a href="datr_desplot.html">desplot package</a>
</li>
<li>
<a href="datr_multipledat.html">Loops & Listen</a>
</li>
<li>
<a href="datr_moreadvanced.html">Weitere Tipps</a>
</li>
</ul>
</li>
<li class="dropdown">
<a href="#" class="dropdown-toggle" data-toggle="dropdown" role="button" aria-expanded="false">
Auswertungen
<span class="caret"></span>
</a>
<ul class="dropdown-menu" role="menu">
<li>
<a href="1n_drinks.html">Korrelation & Regression</a>
</li>
<li>
<a href="outlier_vision.html">Ausreisser (Korr & Reg pt.2)</a>
</li>
<li>
<a href="1f_crd.html">1F crd</a>
</li>
<li>
<a href="1f_rcbd.html">1F rcbd</a>
</li>
<li>
<a href="1f_alpha.html">1F alpha</a>
</li>
<li>
<a href="2f_rcbd.html">2F rcbd</a>
</li>
<li>
<a href="2f_splitplot.html">2F split-plot</a>
</li>
<li>
<a href="1f_augmented_blockfixorrandom.html">1F augmented</a>
</li>
<li>
<a href="1f_rcbd_messwdh.html">1F rcbd Messwiederholungen</a>
</li>
<li>
<a href="1f_rcbd_binomial.html">1F rcbd Prozentwerte</a>
</li>
<li>
<a href="1f_latsq_poisson.html">1F lat square Zählwerte</a>
</li>
</ul>
</li>
<li class="dropdown">
<a href="#" class="dropdown-toggle" data-toggle="dropdown" role="button" aria-expanded="false">
Statistik
<span class="caret"></span>
</a>
<ul class="dropdown-menu" role="menu">
<li>
<a href="stat_korrelation.html">Korrelation</a>
</li>
<li>
<a href="stat_regression.html">Regression</a>
</li>
<li>
<a href="appendix_designs.html">Versuchsdesigns</a>
</li>
<li>
<a href="appendix_posthoc.html">ANOVA & Post Hoc</a>
</li>
<li>
<a href="appendix_interaktionen.html">Interaktionen</a>
</li>
<li>
<a href="stat_adjmeans.html">Adj. Mittelwerte</a>
</li>
<li>
<a href="stat_pvalue.html">p-Werte & Signifikanz</a>
</li>
<li>
<a href="stat_gemischtemodelle.html">Gemischte Modelle</a>
</li>
<li>
<a href="appendix_kovarstrukt.html">Kovarianzstrukturen 1</a>
</li>
<li>
<a href="3f_met_regions.html">Kovarianzstrukturen 2</a>
</li>
<li>
<a href="intro_glm_carrot.html">Nicht-Normalverteilte Daten</a>
</li>
<li>
<a href="stat_logisticregression.html">Logistische Regression</a>
</li>
<li>
<a href="appendix_modelrules.html">Modelle aufstellen</a>
</li>
<li>
<a href="stat_samplesize.html">Stichprobenplanung</a>
</li>
</ul>
</li>
<li>
<a href="kontaktseite.html">Kontakt</a>
</li>
</ul>
<ul class="nav navbar-nav navbar-right">
</ul>
</div><!--/.nav-collapse -->
</div><!--/.container -->
</div><!--/.navbar -->
<div class="fluid-row" id="header">
<h1 class="title toc-ignore">2 Beh.faktoren - RCBD</h1>
</div>
<div id="datensatz" class="section level1">
<h1>Datensatz</h1>
<pre class="r"><code>library(data.table) # bessere Datenmanipulation
library(ggplot2) # bessere Plots
library(emmeans) # adjustierte Mittelwerte
library(lme4); library(lmerTest) # gemischtes Modell
library(RColorBrewer) # bessere Farben</code></pre>
<p>In diesem Experiment wurden die Auswirkungen von 6 Stickstoffdüngern (N) auf den Ertrag von 4 Reissorten (G) untersucht. Demnach gab es zwei Behandlungsfaktoren mit insgesamt 6x4=24 Behandlungsstufenkombinationen. Diese 24 Kombinationen wurden 3 mal in vollständigen Blöcken wiederholt - wir haben also ein RCBD. <a href="appendix_designs.html">Hier mehr Infos zu Versuchsdesigns</a></p>
<pre><code>## Warning in if (class(data) == "formula") {: the condition has length > 1 and only
## the first element will be used</code></pre>
<p><img src="2f_rcbd_files/figure-html/unnamed-chunk-3-1.png" width="480" style="display: block; margin: auto;" /></p>
<div class="row">
<div class="col-md-6">
<pre class="r"><code>print(riceRCBD, nrows=10)</code></pre>
<pre><code>## N G rep yield
## 1: N1 A rep1 4520
## 2: N2 A rep1 5598
## 3: N4 A rep1 6192
## 4: N6 A rep1 8542
## 5: N3 A rep1 5806
## ---
## 68: N6 D rep3 1744
## 69: N3 D rep3 4236
## 70: N1 D rep3 5016
## 71: N2 D rep3 4382
## 72: N5 D rep3 2856</code></pre>
</div>
<div class="col-md-6">
<pre class="r"><code>str(riceRCBD)</code></pre>
<pre><code>## Classes 'data.table' and 'data.frame': 72 obs. of 4 variables:
## $ N : Factor w/ 6 levels "N1","N2"..
## $ G : Factor w/ 4 levels "A","B","..
## $ rep : Factor w/ 3 levels "rep1",""..
## $ yield: int 4520 5598 6192 8542 580..
## - attr(*, ".internal.selfref")=<exter..</code></pre>
</div>
</div>
</div>
<div id="deskriptive-statistik" class="section level1">
<h1>Deskriptive Statistik</h1>
<p>Erst wollen wir ein Gefühl für den Datensatz bekommen und betrachten einen Boxplot für die Stufenkombinationen der zwei Behandlungsfaktoren. Mittels des <code>col=</code> statements der <code>boxplot()</code> Funktion können wir angeben welche Füllfarben die Boxen haben sollen. Wir wählen dieselben Farben wie im Feldplan - <a href="datr_desplot.html">mehr Infos dazu hier</a>.</p>
<pre class="r"><code>boxplot(yield ~ N*G, col=brewer.pal(6, "Dark2"), data=riceRCBD, las=2) # las=2 dreht die Achsenbeschriftung</code></pre>
<p><img src="2f_rcbd_files/figure-html/unnamed-chunk-7-1.png" width="672" /></p>
<p>Es fällt auf, dass sich das Muster der Werte der verschiedenen N-Stufen für Sorte D deutlich von denen der anderen 3 Sorten unterscheiden. Dies deutet auf Wechselwirkungen zwischen den beiden Behandlungsfaktoren hin ( <a href="appendix_interaktionen.html">mehr Infos dazu hier</a>).</p>
</div>
<div id="schließende-statistik" class="section level1">
<h1>Schließende Statistik</h1>
<div id="lineares-modell" class="section level2">
<h2>Lineares Modell</h2>
<p>Wir können uns nun entschließen die Daten mittels eines linearen Modells zu analysieren. Das Modell ist dem aus dem <a href="1f_rcbd.html">vorangegangen Beispiel mit RCBD</a> ähnlich, muss jedoch aufgrund des zweiten Behandlungsfaktors erweitert werden. Wir beginnen mit dem vollen Modell um die <em>backward elimination</em> anzuwenden ( <a href="appendix_interaktionen.html">mehr Infos dazu hier</a>).</p>
<pre class="r"><code>mod <- lm(yield ~ N + G + N:G + rep, data=riceRCBD)</code></pre>
<p>Zunächst sollten nun die Residuenplots (z.b. mit <code>autoplot(mod)</code>) evaluiert werden, was hier aber übersprungen wird. Erst dann ist eine Varianzanalyse zulässig.</p>
</div>
<div id="varianzanalyse" class="section level2">
<h2>Varianzanalyse</h2>
<pre class="r"><code>library(car)
Anova(mod, test.statistic="F", type="III")</code></pre>
<pre><code>## Anova Table (Type III tests)
##
## Response: yield
## Sum Sq Df F value Pr(>F)
## (Intercept) 47548894 1 120.6463 1.893e-14 ***
## N 35269882 5 17.8981 8.064e-10 ***
## G 3162391 3 2.6747 0.05821 .
## rep 1084820 2 1.3763 0.26272
## N:G 69378044 15 11.7356 4.472e-11 ***
## Residuals 18129432 46
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1</code></pre>
<p>Da dies Ergebnisse einer mehrfaktorielle Varianzanalyse sind, betrachten zualleerst den F-Test für die Wechselwirkung. Der signifikante p-Wert von <code>G:N</code> deutet darauf hin, dass die beiden Behandlungsfaktoren nicht rein additiv wirken, sondern wechselwirken. Dies bestätigt die Vermutung aus dem Boxplot der Rohdaten oben. Das bedeutet außerdem, dass wir die adjustierten Mittelwerte der Wechselwirkungseffekte berechnen wollen und <em>nicht</em> die der beiden Haupteffekte.</p>
<blockquote>
<p>Wäre der Wechselwirkungseffekt hier nicht signifikant gewesen, würden wir ihn im Rahmen der Backwards Elimination aus dem Modell nehmen und erneut eine ANOVA für das reduzierte Modell durchführen. Mehr dazu <a href="appendix_interaktionen.html">hier</a>.</p>
</blockquote>
</div>
<div id="multipler-mittelwertvergleich" class="section level2">
<h2>Multipler Mittelwertvergleich</h2>
<p>Mit <code>emmeans()</code> können wir auch adjustierte Mittelwerte für Wechselwirkungseffekte berechnen. Das geht entweder mit <code>pairwise ~ N : G</code> oder <code>pairwise ~ N | G</code>. Im beiden Fällen werden wie erwartet Mittelwerte für alle Kombinationen errechnet. Der Unterschied besteht in der Anzahl der Differenzen zwischen den Mittelwerten, die berechnet werden. Im ersten Fall werden wie gewohnt alle Mittelwerte miteinander verglichen. Im zweiten Fall, werden nur N-Stufen innerhalb einer Sorte miteinander verglichen. Natürlich können ‘N’ und ‘G’ hier auch ausgetauscht werden. Es kommt auf die Versuchsfrage an, welche Mittelwertvergleiche von größerem Interesse sind. Wir wollen uns hier auf die Vergleiche der N-Mittelwerte getrennt pro Sorte fokussieren.</p>
<pre class="r"><code>means <- emmeans(mod, pairwise ~ N | G, adjust="tukey") # adjust="none" für t-test
means <- CLD(means$emmeans, Letters=letters)</code></pre>
<pre><code>## Warning: 'CLD' will be deprecated. Its use is discouraged.
## See '?cld.emmGrid' for an explanation. Use 'pwpp' or 'multcomp::cld' instead.</code></pre>
<pre class="r"><code>means</code></pre>
<pre><code>## G = A:
## N emmean SE df lower.CL upper.CL .group
## N1 4252.667 362.4537 46 3256.266 5249.067 a
## N2 5672.000 362.4537 46 4675.599 6668.401 ab
## N3 6400.000 362.4537 46 5403.599 7396.401 bc
## N4 6732.667 362.4537 46 5736.266 7729.067 bc
## N5 7563.333 362.4537 46 6566.933 8559.734 cd
## N6 8700.667 362.4537 46 7704.266 9697.067 d
##
## G = B:
## N emmean SE df lower.CL upper.CL .group
## N1 4306.000 362.4537 46 3309.599 5302.401 a
## N2 5982.000 362.4537 46 4985.599 6978.401 b
## N3 6259.000 362.4537 46 5262.599 7255.401 b
## N6 6540.333 362.4537 46 5543.933 7536.734 b
## N4 6895.000 362.4537 46 5898.599 7891.401 b
## N5 6950.667 362.4537 46 5954.266 7947.067 b
##
## G = C:
## N emmean SE df lower.CL upper.CL .group
## N1 3177.333 362.4537 46 2180.933 4173.734 a
## N2 5442.667 362.4537 46 4446.266 6439.067 b
## N3 5994.000 362.4537 46 4997.599 6990.401 b
## N4 6014.000 362.4537 46 5017.599 7010.401 b
## N6 6065.333 362.4537 46 5068.933 7061.734 b
## N5 6687.333 362.4537 46 5690.933 7683.734 b
##
## G = D:
## N emmean SE df lower.CL upper.CL .group
## N6 1880.667 362.4537 46 884.266 2877.067 a
## N5 2046.667 362.4537 46 1050.266 3043.067 a
## N4 3816.000 362.4537 46 2819.599 4812.401 b
## N1 4481.333 362.4537 46 3484.933 5477.734 b
## N3 4812.000 362.4537 46 3815.599 5808.401 b
## N2 4816.000 362.4537 46 3819.599 5812.401 b
##
## Results are averaged over the levels of: rep
## Confidence level used: 0.95
## Conf-level adjustment: sidak method for 6 estimates
## P value adjustment: tukey method for comparing a family of 6 estimates
## significance level used: alpha = 0.05</code></pre>
</div>
</div>
<div id="ergebnisaufbereitung" class="section level1">
<h1>Ergebnisaufbereitung</h1>
<p>Erneut wollen wir die Ergebnisse abschließend in einem Balkendiagramm darstellen. Weil wir unser aber die N-Vergleiche isoliert pro Sorte konzentrieren wollen, können wir uns entscheiden ein Balkendiagramm pro Sorte zu erstellen. In solch einer Situation kann in der <code>ggplot()</code> Funktion das <code>facet_wrap()</code> statement genutzt werden.</p>
<p>Außerdem wollen wir die Balken wieder mit denselben Farben versehen, die die N-Stufen bereits im Feldplan und dem Boxplot hatten. Dazu fügen wir zuerst dem <code>geom_bar()</code> statement <code>fill=N</code> hinzu. Nun bekommt jede N-Stufe eine andere Farbe. Um nicht die default Farben zu nehmen, sondern selbst zu bestimmen welche Farben es sein sollen, schreiben wir zusätzlich noch <code>scale_fill_manual(values=...)</code> in die Funktion. Um die dann automatisch generierte Legende zu unterdrücken (weil sie in diesem Fall keine zusätzlichen Informationen bringt), fügen wir außerdem <code>guides(fill=FALSE)</code> hinzu.</p>
<pre class="r"><code>means.plot <- as.data.table(means) # korrektes Format für ggplot
means.plot$.group <- gsub(" ", "", means.plot$.group, fixed = TRUE) # Entferne Leerzeichen
print(means.plot, nrows=2)</code></pre>
<pre><code>## N G emmean SE df lower.CL upper.CL .group
## 1: N1 A 4252.667 362.4537 46 3256.266 5249.067 a
## 2: N2 A 5672.000 362.4537 46 4675.599 6668.401 ab
## 3: N3 A 6400.000 362.4537 46 5403.599 7396.401 bc
## 4: N4 A 6732.667 362.4537 46 5736.266 7729.067 bc
## 5: N5 A 7563.333 362.4537 46 6566.933 8559.734 cd
## ---
## 20: N5 D 2046.667 362.4537 46 1050.266 3043.067 a
## 21: N4 D 3816.000 362.4537 46 2819.599 4812.401 b
## 22: N1 D 4481.333 362.4537 46 3484.933 5477.734 b
## 23: N3 D 4812.000 362.4537 46 3815.599 5808.401 b
## 24: N2 D 4816.000 362.4537 46 3819.599 5812.401 b</code></pre>
<pre class="r"><code>ggplot(data=means.plot, aes(x=N)) +
geom_bar(aes(y=emmean, fill=N), stat="identity", width=0.8) +
scale_fill_manual(values=brewer.pal(6, "Dark2")) + guides(fill=FALSE) +
geom_errorbar(aes(ymin=lower.CL, ymax=upper.CL), width=0.4) +
geom_text(aes(y=emmean+1500, label=.group)) +
facet_wrap(~G) + # ein plot pro Sorte
theme_bw() +
labs(main="Adj. N-Mittelwerte pro Sorte",
y="Adjustierter Ertragsmittelwert ± 95% Konfidenzintervall", x="N-Dünger",
caption="Getrennt für jede Sorte gilt: Mittelwerte, die mit einem gemeinsamen Buchstaben versehen sind,\n sind laut Tukey-test nicht signifikant voneinander verschieden.")</code></pre>
<p><img src="2f_rcbd_files/figure-html/unnamed-chunk-11-1.png" width="672" /></p>
<p>oder alternativ</p>
<pre class="r"><code>ggplot() + theme_bw() +
# Rohdaten (crd)
geom_boxplot(data=riceRCBD, aes(x=N, y=yield), outlier.shape=NA, width=0.6) +
geom_jitter(data=riceRCBD, aes(x=N, y=yield), width=0.25, height=0, shape=1) +
# Ergebnisse (means)
geom_point(data=means.plot, aes(x=as.numeric(N)+0.4, y=emmean), col="red", shape=16, size=2) +
geom_errorbar(data=means.plot, aes(x=as.numeric(N)+0.4, ymin=lower.CL, ymax=upper.CL), col="red", width=0.1) +
geom_text(data=means.plot, aes(x=N, y=9600, label=.group), col="red") +
facet_wrap(~G) + # ein plot pro Sorte
ylim(0, 10000) +
labs(main="Adj. N-Mittelwerte pro Sorte",
y="Adjustierter Ertragsmittelwert ± 95% Konfidenzintervall", x="N-Dünger",
caption="Getrennt für jede Sorte gilt: Mittelwerte, die mit einem gemeinsamen Buchstaben versehen sind,\n sind laut Tukey-test nicht signifikant voneinander verschieden.")</code></pre>
<p><img src="2f_rcbd_files/figure-html/unnamed-chunk-12-1.png" width="672" /></p>
</div>
<hr />
<p style="text-align: center;">Bei Fragen kannst du mir gerne schreiben!</p>
<p style="text-align: center;"><span style="color: #808080;"><em>schmidtpaul@hotmail.de</em></span></p>
<!-- Add icon library -->
<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/4.7.0/css/font-awesome.min.css">
<!-- Add font awesome icons -->
<p style="text-align: center;">
<a href="https://www.researchgate.net/profile/Paul_Schmidt17/research" class="fa fa-pencil"></a>
<a href="https://www.linkedin.com/in/schmidtpaul1989/" class="fa fa-linkedin"></a>
<a href="https://www.xing.com/profile/Paul_Schmidt203/cv/" class="fa fa-xing"></a>
<a href="https://github.com/SchmidtPaul/" class="fa fa-github"></a>
</p>
<a href="https://hits.seeyoufarm.com"><img src="https://hits.seeyoufarm.com/api/count/incr/badge.svg?url=https%3A%2F%2Fschmidtpaul.github.io%2FcrashcouRse%2F&count_bg=%23003F75&title_bg=%23555555&icon=&icon_color=%23E7E7E7&title=hits&edge_flat=false" class="center"/></a>
</div>
</div>
</div>
<script>
// add bootstrap table styles to pandoc tables
function bootstrapStylePandocTables() {
$('tr.header').parent('thead').parent('table').addClass('table table-condensed');
}
$(document).ready(function () {
bootstrapStylePandocTables();
});
</script>
<!-- tabsets -->
<script>
$(document).ready(function () {
window.buildTabsets("TOC");
});
$(document).ready(function () {
$('.tabset-dropdown > .nav-tabs > li').click(function () {
$(this).parent().toggleClass('nav-tabs-open')
});
});
</script>
<!-- code folding -->
<script>
$(document).ready(function () {
// move toc-ignore selectors from section div to header
$('div.section.toc-ignore')
.removeClass('toc-ignore')
.children('h1,h2,h3,h4,h5').addClass('toc-ignore');
// establish options
var options = {
selectors: "h1,h2,h3",
theme: "bootstrap3",
context: '.toc-content',
hashGenerator: function (text) {
return text.replace(/[.\\/?&!#<>]/g, '').replace(/\s/g, '_');
},
ignoreSelector: ".toc-ignore",
scrollTo: 0
};
options.showAndHide = true;
options.smoothScroll = true;
// tocify
var toc = $("#TOC").tocify(options).data("toc-tocify");
});
</script>
<!-- dynamically load mathjax for compatibility with self-contained -->
<script>
(function () {
var script = document.createElement("script");
script.type = "text/javascript";
script.src = "https://mathjax.rstudio.com/latest/MathJax.js?config=TeX-AMS-MML_HTMLorMML";
document.getElementsByTagName("head")[0].appendChild(script);
})();
</script>
</body>
</html>