对 R 进行 Tukey 测试答案

【问题标题】：conducting a Tukey test on R对 R 进行 Tukey 测试
【发布时间】：2020-07-06 15:29:48
【问题描述】：

我正在尝试对数据 (bmt)、(KMsurv) 进行 Tukey 测试，并且只关注变量 t2 和 d3。 t2：无病生存时间（复发、死亡或研究结束的时间） d3：无病的指示变量。如果死亡或复发，则 d3 = 1，如果活着或无病，则 d3 = 0。可以使用 KMsurv 包获取数据。患者已被分组为风险类别或组，由数据集中的变量 g 表示。

    g = 1; ALL (acute lymphoblastic leukemia) 38 patients
    g = 2; AML low risk (acute myeloctic leukemia) 54 patients
    g = 3; AML high risk (acute myeloctic leukemia) 45 patients

library(KMsurv)
data(bmt)
bmt
library(survival)

# run the ANOVA and print out the ANOVA table:
anova1 <- aov( group ~ t2+d3, data = bmt )
summary(anova1)


TukeyHSD(anova1)

但是出现错误提示

Error in TukeyHSD.aov(anova1) :no factors in the fitted model In addition: Warning messages: 1: In replications(paste("~", xx), data = mf) : non-factors ignored: t2 2: In replications(paste("~", xx), data = mf) : non-factors ignored: d3

我已经安装了包multcomp，但我不确定是否需要这个包。

我该如何解决这个错误？

【问题讨论】：

先更正aov命令中的错误。
我仍然有同样的错误。我得到了方差分析的摘要，但我认为问题出在变量上。我必须将它们转换为因子吗？我必须使用 data.frame() 吗？
你的工作假设是什么？为什么要对生存数据进行方差分析？你知道你在做什么吗？
我在数据上也使用了函数（survdiff），所以这就是我包含生存的原因。这是我使用的代码 (res

标签： r survival

【解决方案1】：

我认为没有必要在这里执行 ANOVA，因为您的结果是无复发生存。如果你真的想，然后做一个 Tukey 测试，那么命令是：

anova1 <- aov(t2 ~ factor(group), data = bmt)
summary(anova1)

               Df   Sum Sq Mean Sq F value  Pr(>F)   
factor(group)   2  7186442 3593221   7.115 0.00116 **
Residuals     134 67675770  505043

TukeyHSD(anova1)

  Tukey multiple comparisons of means
    95% family-wise confidence level

Fit: aov(formula = t2 ~ factor(group), data = bmt)

$`factor(group)`
          diff        lwr       upr     p adj
2-1  456.35673   99.72036  812.9931 0.0081370
3-1  -22.13216 -393.20690  348.9426 0.9890452
3-2 -478.48889 -818.45440 -138.5234 0.0031404

但这忽略了事件（变量 d3），所以我不会太在意结果。

【讨论】：

感谢您的帮助。我必须对 d3 做同样的事情吗？或者有没有办法在一个命令中组合两个变量（t2，d3）？
您不能将d3 合并到方差分析中。坚持pairwise_survdiff()。
感谢您的澄清。感谢您的帮助。