Как (и почему) вы используете контрасты?

Ответ 1

Контрасты необходимы, когда вы устанавливаете линейные модели с коэффициентами (например, категориальные переменные) в качестве объясняющих переменных. Контраст определяет, как уровни факторов будут закодированы в семейство числовых фиктивных переменных для подгонки модели.

Вот несколько хороших заметок для разных разновидностей контрастов: http://www.unc.edu/courses/2006spring/ecol/145/001/docs/lectures/lecture26.htm

Когда используемые контрасты изменяются, модель остается неизменной с точки зрения разрешенных распределений вероятностей совместного использования. Изменяется только его параметризация. Установленные значения остаются неизменными. Кроме того, как только у вас есть значение параметров для одного выбора контрастов, легко получить то, что значение параметров для другого выбора контрастов было бы.

Поэтому выбор контрастов не имеет статистического следствия. Это просто вопрос упрощения интерпретации коэффициентов и гипотез.

Ответ 2

Посмотрите здесь (страницы 365-370, которые доступны для просмотра). На стр. 364 начинается односторонний анализ дисперсии экспериментальной конкуренции завода. Код со страницы 364 отсутствует:

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)
...

Определение контрастов приведено ниже, на стр. 368 (в абзаце омонимии). Если вы хотите следовать примерам, вы можете загрузить наборы данных. См. мое сообщение здесь.

Не исключено, что книга настоятельно рекомендуется.