Como definir os contrastes para os seus dados com r
Antes de usar o R de AOV ()
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Quais são esses contrastes, então? Factores são convertidos para um conjunto de variáveis, uma menor do que o número de níveis do factor. Digamos que você tenha um fator com três níveis. R cria duas variáveis, e cada nível do factor é representado por uma combinação de valores. Estes valores definem como os coeficientes do modelo devem ser interpretados.
Por padrão, R utiliza contrastes de tratamento, como você pode ver quando você verificar a opção relevante como este:
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gt; Opções ( `contrastes`) $ contrastsunordered ordenados"contr.treatment" "contr.poly"
Aqui você vê que R utiliza diferentes contrastes para fatores sem ordem e ordenada. Esses contrastes são realmente funções de contraste. Eles retornar uma matriz com os valores de contraste para cada nível do factor. Os contrastes padrão para um fator com três níveis parecido com este:
gt; X lt; - fator (c ( `A`, `B`, `C`)) gt; contr.treatment (X) B CA 0 0B 1 0C 0 1
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As duas variáveis B e C são chamados assim porque a variável B tem um valor de 1 se o nível de fator é B- caso contrário, ele tem um valor de 0. O mesmo vale para C. Nível A é representado por dois zeros e chamou o nível de referência. Em um modelo de um factor de, a intercepção é a média de UMA.
Você pode alterar esses contrastes usando a mesma opções () função, assim:
gt; Opções (contrastes = c ( `contr.sum`, `contr.poly`))
A função de contraste, contr.sum (), dá contrastes ortogonais onde você comparar todos os níveis para a média geral. Você pode obter mais informações sobre esses contrastes na página de ajuda ?contr.sum.