Tukeyの手順で有意な全体のANOVAを得ることができますが、有意なペアワイズ差はありませんか？

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RとANOVAを実行しましたが、大きな違いがありました。しかし、Tukeyの手順を使用して、どのペアが大幅に異なるかをチェックするとき、それらのいずれも取得しませんでした。これはどのように可能ですか？

コードは次のとおりです。

fit5_snow<- lm(Response ~ Stimulus, data=audio_snow)
anova(fit5_snow)

> anova(fit5_snow)
Analysis of Variance Table

Response: Response
          Df Sum Sq Mean Sq F value  Pr(>F)  
Stimulus   5  73.79 14.7578  2.6308 0.02929 *
Residuals 84 471.20  5.6095                  
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 

df<-df.residual(fit5_snow)
MSerror<-deviance(fit5_snow)/df

comparison <-  HSD.test(audio_snow$Response, audio_snow$Stimulus, df, MSerror, group=FALSE)

> comparison <-  HSD.test(audio_snow$Response, audio_snow$Stimulus, df, MSerror, group=FALSE)

Study:

HSD Test for audio_snow$Response 

Mean Square Error:  5.609524 

audio_snow$Stimulus,  means

                audio_snow.Response   std.err replication
snow_dry_leaves            4.933333 0.6208034          15
snow_gravel                6.866667 0.5679258          15
snow_metal                 6.333333 0.5662463          15
snow_sand                  6.733333 0.5114561          15
snow_snow                  7.333333 0.5989409          15
snow_wood                  5.066667 0.7713110          15

alpha: 0.05 ; Df Error: 84 
Critical Value of Studentized Range: 4.124617 

Comparison between treatments means

                              Difference   pvalue sig        LCL      UCL
snow_gravel - snow_dry_leaves  1.9333333 0.232848     -0.5889913 4.455658
snow_metal - snow_dry_leaves   1.4000000 0.588616     -1.1223246 3.922325
snow_sand - snow_dry_leaves    1.8000000 0.307012     -0.7223246 4.322325
snow_snow - snow_dry_leaves    2.4000000 0.071587   . -0.1223246 4.922325
snow_wood - snow_dry_leaves    0.1333333 0.999987     -2.3889913 2.655658
snow_gravel - snow_metal       0.5333333 0.989528     -1.9889913 3.055658
snow_gravel - snow_sand        0.1333333 0.999987     -2.3889913 2.655658
snow_snow - snow_gravel        0.4666667 0.994348     -2.0556579 2.988991
snow_gravel - snow_wood        1.8000000 0.307012     -0.7223246 4.322325
snow_sand - snow_metal         0.4000000 0.997266     -2.1223246 2.922325
snow_snow - snow_metal         1.0000000 0.855987     -1.5223246 3.522325
snow_metal - snow_wood         1.2666667 0.687424     -1.2556579 3.788991
snow_snow - snow_sand          0.6000000 0.982179     -1.9223246 3.122325
snow_sand - snow_wood          1.6666667 0.393171     -0.8556579 4.188991
snow_snow - snow_wood          2.2666667 0.103505     -0.2556579 4.788991

anova post-hoc tukey-hsd

— L_T
ソース

データを提供できますか？

— ttnphns

1

私はこの後の質問への回答を見つけましたstats.stackexchange.com/questions/74174/…（このスレッドの複製としてマークされています）は特に役に立ちました。

— アメーバは、モニカを復活させる14

2

なぜ不可能なのでしょうか？

全体テストとペアワイズテストは異なる質問をするため、異なる回答を得ることができます。

— ピーター・フロム-モニカの復職
ソース

1

もっと言っていただけますか。

— rolando2

2

全体のANOVAは、独立変数全体と、従属変数との関係（またはその欠如）について質問します。ペアごとの比較では、ペア間の違いについて尋ねます。次に、p値は統計的なsigを調べます。これらのそれぞれについて、多重比較のためにペアワイズを調整します（この場合、TukeyのHSDメソッドを使用）。

— ピーターフロム-モニカの復職

1

ありがとう、ピーター。多分、彼らが「異なる質問」をすることは少なく、異なる結果を説明する複数の比較のための調整が多いでしょう。

— rolando2

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これは主にANOVAの感度によるものです（ペアワイズテストの感度よりも大きい）。その後、ペアワイズ検定でペアの平均値がほとんど区別されない場合、ANOVAは平均値の周りの低い変動性を検出します。分析は差異に焦点を当てる必要があり、平均値に差異があることに気付いたことを念頭に置いて、事後分析をより柔軟に行うことができます。ANOVAの仮定を必ず確認してください。

一方、ANOVAを使用しないペアワイズテストの使用に関するいくつかのトピックがあります。事後テストの前にグローバルテストが必要ですか？

— ホセ・ズブコフ
ソース

hsdはタイプIのエラー率を制御するため、Tukey hsdの比較を行う前にグローバルテストを行う必要はありません。ただし、事前に計画する必要があるため、それらをポストホックと呼ぶのは嫌です。

— デビッドレーン