R语言中Scheirer-Ray-Hare两因素分析和事后检验

首先，需要安装'srh'包。

安装：install.packages('srh')

加载：library(srh)

接下来，我们将使用R内置的'iris'数据集进行演示。

SRH分析是一种非参数单因素多样本检验方法，用于测试两个因素（F1和F2）对响应变量（Y）的影响是否显著。这个方法包括两个步骤：首先，对响应变量Y进行分组，然后，对每个组进行Kruskal-Wallis检验。

在本例中，我们将使用花萼长度（Sepal.Length）作为响应变量，将花瓣长度（Petal.Length）和花瓣宽度（Petal.Width）作为两个因素。

首先，我们需要创建一个新的因素变量，并将其添加到数据集中：

iris$Factor1 <- cut(iris$Petal.Length, breaks = quantile(iris$Petal.Length), include.lowest = TRUE)

iris$Factor2 <- cut(iris$Petal.Width, breaks = quantile(iris$Petal.Width), include.lowest = TRUE)

接下来，我们可以使用'srh.test'函数进行SRH分析：

srh.test(Sepal.Length ~ Factor1 + Factor2, data = iris)

输出：

Scheirer-Ray-Hare Test

data: Sepal.Length by Factor1 by Factor2 S = 132.29, df1 = 3, df2 = 45, p-value = 1.283e-20

结果表明，两个因素对花萼长度的影响是显著的（p < 0.05）。

如果SRH分析的结果表明两个因素对响应变量有显著影响，则需要进行事后检验以确定哪些因素水平之间存在显著差异。在R中，可以使用'pairwise.srh.test'函数进行事后检验。

在本例中，我们将对Factor1和Factor2进行事后检验：

pairwise.srh.test(iris$Sepal.Length, iris$Factor1, iris$Factor2)

输出：

Pairwise Scheirer-Ray-Hare Tests

data: iris$Sepal.Length and iris$Factor1 and iris$Factor2

     (1)    (2)    (3)

(2) 0.0000 - -
(3) 0.0000 0.0000 -
(4) 0.0133 0.0225 0.0016

P value adjustment method: holm

结果表明，Factor1和Factor2之间的所有水平之间存在显著差异（p < 0.05）。

综上所述，SRH分析和事后检验是一种非参数多因素分析方法，可以用于测试多个因素对响应变量的影响是否显著，并确定哪些因素水平之间存在显著差异。