如何更改Tukey'中的样本顺序；s在R的测试？

问题： 我想了解如何更改Tukey的R检验计算平均值并分配相应字母的样本顺序。下面是一个非常简单的例子

我研究了虹膜数据，发现不同物种的萼片长度存在差异。以下是方框图：

我进行了方差分析测试，发现差异有统计学意义

> fit <- lm(Sepal.Length ~ Species, data = iris)
> summary(aov(fit))

             Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)    
Species       2  63.21  31.606   119.3 <2e-16 ***
Residuals   147  38.96   0.265                   
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

根据组表，HSD.test函数将平均值按降序排序，然后分配字母。因此，“维吉尼亚”的平均值最大，因此在表中名列第一

问题： 有没有办法更改字母的默认排序和分配？ 我可以按平均数的升序对样本进行排序，然后分配字母吗。 预期产出如下：

> library(agricolae)
> HSD.test(fit, "Species", group=T, console=T)

Study: fit ~ "Species"

HSD Test for Sepal.Length 

Mean Square Error:  0.2650082 

Species,  means

           Sepal.Length       std  r Min Max
setosa            5.006 0.3524897 50 4.3 5.8
versicolor        5.936 0.5161711 50 4.9 7.0
virginica         6.588 0.6358796 50 4.9 7.9

alpha: 0.05 ; Df Error: 147 
Critical Value of Studentized Range: 3.348424 

Honestly Significant Difference: 0.2437727 

Means with the same letter are not significantly different.

Groups, Treatments and means
a    virginica       6.588 
b    versicolor      5.936 
c    setosa          5.006

a setosa     5.006
b versicolor 5.936
c virginica  6.588

可能的解决方案：在package multcomp中，有两个功能可以协同工作：

1-

glht

Tukey测试

> an <- aov(fit)
> library(multcomp)
> glht(an, linfct = mcp(Species = "Tukey"))

         General Linear Hypotheses

    Multiple Comparisons of Means: Tukey Contrasts


    Linear Hypotheses:
                                Estimate
    versicolor - setosa == 0       0.930
    virginica - setosa == 0        1.582
    virginica - versicolor == 0    0.652

---

不幸的是，

glht

函数没有显示创建条形图（平均值、标准值、p值）所需的有用数据。当然，我可以用另一个特殊函数单独完成，也可以同时使用

HSD.test

和

cld

。但我更愿意解决HSD中均值排序的问题。测试函数，只使用这一个。

我注意到回答这个问题有点晚了。然而，我遇到了完全相同的问题，我想分享我的解决方案，作为将来的参考。希望有一天它能帮助某人

第一购股权 例如，可以使用

multcompLetters（）

和

TukeyHSD（）

的结果。但是，这不允许对结果进行任意排序，并且不太容易使用

第二种选择 因为我需要一个任意的顺序，所以我编写了自己的函数，它接受一个字母向量，比如从

HSD.test

返回的字母向量，并以一种很好的方式交换这些字母。意思是字母表中先出现的字母

library(agricolae)
reorder<-function(inV){
  collapsed <- paste(inV,sep="",collapse = "")
  u <- unique(strsplit(collapsed,"")[[1]])
  if(length(u)<2){
    return(inV)
  }
  u <- u[order(u)]
  m <- matrix(nrow=NROW(inV),ncol=length(u))
  m[]<-F
  for(i in 1:length(inV)){
    s <- strsplit(inV[i],"")[[1]]
    index <- match(s,u)
    m[i,index] <- T
  }
  for(i in 1:(length(u)-1)){
    firstColT <- match(T,m[,i])[1] #first row with true in current column
    firstT <- match(T,rowSums(m[,i:length(u)] > 0))[1] #first row with true in rest
    if(firstT < firstColT){
      colT <- match(T,m[firstT,i:length(u)])[1]
      colT <- colT + i - 1 #correct index for leftout columns in match
      tmp <- m[,colT]
      m[,colT] <- m[,i]
      m[,i] <- tmp
    }
  }
  res <- vector(mode = "character", length=length(trt))
  for(i in 1:length(inV)){
    l <- u[m[i,]]
    res[i] <- paste(l,sep="",collapse = "")
  }
  return(res)
}

fit <- lm(Sepal.Length ~ Species, data = iris)
a <- HSD.test(fit, "Species", group=T, console=F)$groups
a <- a[rev(rownames(a)),] #order the result the way you want
a$M <- reorder(as.character(a$M))

库（agricolae）
重新排序首先，感谢这个函数。这就是我要找的。但我认为这是一个错误

res <- vector(mode = "character", length=length(trt)), 

res也可以使用multcompLetters（）和TukeyHSD（）进行求解。您应该更改参数“反转”

库（multcompView）
即使你不能在帖子中添加图片，我相信你也可以在图片共享网站上添加图片链接。谢谢你，eirikdaude。下面是数据的方框图：
stats
包中的
TukeyHSD（）
将使用
ordered=TRUE
获得升序平均值，但不分配字母。。。
res <- vector(mode = "character", length=length(trt)), 

res <- vector(mode = "character", length=length("trt")) 

library(multcompView)

fit <- aov(Sepal.Length ~ Species, data = iris)

tukey<-TukeyHSD(fit, ordered = T)
tukey_1<-multcompLetters2(Sepal.Length ~ Species,
                          tukey$Species[,"p adj"],
                          iris,reversed = T)
tukey_2<-multcompLetters2(Sepal.Length ~ Species,
                          tukey$Species[,"p adj"],
                          iris,reversed = F)
tukey_1
tukey_2
tapply(iris$Sepal.Length, iris$Species, mean)