事后具体的配对比较后韦尔奇的ANOVA

Question

我很新的R和完全新的这个网站，所以我真的希望我巧妙地传达我的问题以明确的方式。

以下是我的数据集的一部分：

A1<-c(0.308, 0.3624, 0.1861, 0.6176, 0.0506, 0.1014, 0.2245, 0.1894, 0.246, 0.1795) 
A2<-c(0.0785, 0.1583, 0.1803, 0.0538, 0.0534, 0.0646, 0.0902, 0.0307, 0.2002, 0.1135, 0.0862) 
B1<-c(0.293, 0.2159, 0.1919, 0.1904, 0.1274, 0.1482, 0.1579, 0.3284, 0.1948, 0.3159, 0.1764, 0.0403) 
B2<-c(0.0741, 0.0601, 0.0273, 0.077, 0.1214, 0.0837, 0.0521, 0.0746, 0.0733, 0.0403, 0.0544) 

数据是正态分布的，但显示异，所以我创建一个数据帧后，用ANOVA与韦尔奇的修正：

(X <- data.frame(Y = c(A1,A2,B1,B2), Group = rep(c("A1", "A2", "B1", "B2"), times = c(length(A1), length(A2), length(B1), length(B2))))) 
oneway.test(Y ~ Group, data = X) 

    One-way analysis of means (not assuming equal variances) 

data: Y and Group 
F = 12.346, num df = 3.000, denom df = 19.002, p-value = 0.0001037 

然后，我使用了具有非合并标准偏差（由于异方差性）的成对t检验用于事后比较

with(X, pairwise.t.test(Y, Group, pool.sd=FALSE)) 

    Pairwise comparisons using t tests with non-pooled SD 

data: Y and Group 

    A1  A2  B1  
A2 0.05617 -  -  
B1 0.40115 0.01665 -  
B2 0.02360 0.17723 0.00089 

P value adjustment method: holm 

我的问题是我并不是真的对所有的比较感兴趣，我真的只想比较A1和A2，B1和B2等等。 我的数据集还包括C1 & 2，D1 & 2和E1 & 2，所以我失去通过p值调整看到的是，t检验运行为45对相当一些意义。

我当然可以只运行每个t检验我通过t.test()功能感兴趣seperately和手动调节的p值。不过，我很快就会有一个类似但更大的数据集，这是一项非常乏味的工作。所以我想知道在R中是否有选项来选择pairwise.t.test()中包含哪些比较，或者是否有另一个使这成为可能的事后选项。

任何意见将不胜感激。

Answer 1

这里有一个快速的方法

Z <- split(X, substr(X$G, 1, 1)) # split your data frame into a list of data frames 
ans <- lapply(Z, function(A) with(A, pairwise.t.test(Y, Group, pool.sd=FALSE))) 

输出

您想要的两两比较的列表（$ A组，$ B组）

$A 
     Pairwise comparisons using t tests with non-pooled SD 
data: Y and Group 

    A1 
A2 0.019 

P value adjustment method: holm 

$B 
     Pairwise comparisons using t tests with non-pooled SD 
data: Y and Group 

    B1  
B2 0.00015 

P value adjustment method: holm