您在哪些情况下会在分析中产生对比？它是如何完成的，它的用途是什么？
我检查了 ?contrasts 和 ?C - 两者都导致“S 中的统计模型第 2 章”，这对我来说并不容易获得。
【问题讨论】：
标签： r linear-regression categorical-data contrast
看看here（第 365-370 页，可免费查看）。在第 364 页，开始对植物竞争实验的方差进行单向分析。缺少的第 364 页的代码是：
comp<-read.table("c:\\temp\\competition.txt",header=T)
attach(comp)
names(comp)
[1] "biomass" "clipping"
The categorical explanatory variable is clipping and it has five levels as follows:
levels(clipping)
...
对比的定义稍后在第 368 页（在谐音段落中）给出。如果您想按照示例进行操作，可以下载数据集。见my post here。
毫无疑问，强烈推荐这本书。
【讨论】：
当您使用因子（即分类变量）作为解释变量来拟合线性模型时，需要对比。对比指定了如何将因子的水平编码为一系列数字虚拟变量以拟合模型。
对于所使用的不同类型的对比，以下是一些很好的说明： http://www.unc.edu/courses/2006spring/ecol/145/001/docs/lectures/lecture26.htm
当使用的对比发生变化时，模型在允许的基础联合概率分布方面保持不变。只有它的参数化改变。拟合值也保持不变。此外，一旦您获得了一种对比选择的参数值，就很容易推导出另一种对比选择的参数值。
因此，对比的选择没有统计结果。这纯粹是为了让系数和假设检验更易于解释。
【讨论】：