supuestos - homocedasticidad en r

contrastes en anova

Question

Entiendo los contrastes de publicaciones anteriores y creo que estoy haciendo lo correcto, pero no me está dando lo que esperaba.

x <- c(11.80856, 11.89269, 11.42944, 12.03155, 10.40744,
12.48229, 12.1188, 11.76914, 0, 0,
13.65773, 13.83269, 13.2401, 14.54421, 13.40312)
type <- factor(c(rep("g",5),rep("i",5),rep("t",5)))
type
[1] g g g g g i i i i i t t t t t
Levels: g i t

Cuando ejecuto esto:

> summary.lm(aov(x ~ type))
Call:
aov(formula = x ~ type)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-7.2740 -0.4140 0.0971 0.6631 5.2082
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 11.514 1.729 6.659 2.33e-05 ***
typei -4.240 2.445 -1.734 0.109
typet 2.222 2.445 0.909 0.381
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 3.866 on 12 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.3753, Adjusted R-squared: 0.2712
F-statistic: 3.605 on 2 and 12 DF, p-value: 0.05943 

Aquí mi referencia es mi tipo "g", por lo que mi typei es la diferencia entre "g" y "i", y mi typet es la diferencia entre "g" y "t".

Quería ver aquí dos contrastes más, la diferencia entre typei+typeg y type "t" y la diferencia entre type "i" y type "t"

entonces los contrastes

> contrasts(type) <- cbind( c(-1,-1,2),c(0,-1,1))
> summary.lm(aov(x~type))
Call:
aov(formula = x ~ type)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-7.2740 -0.4140 0.0971 0.6631 5.2082
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 10.8412 0.9983 10.860 1.46e-07 ***
type1 -0.6728 1.4118 -0.477 0.642
type2 4.2399 2.4453 1.734 0.109
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 3.866 on 12 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.3753, Adjusted R-squared: 0.2712
F-statistic: 3.605 on 2 and 12 DF, p-value: 0.05943 

Cuando intento hacer el segundo contraste cambiando mi referencia, obtengo resultados diferentes. No estoy entendiendo qué está mal con mi contraste.

Answer 1

Refencia: http://www.ats.ucla.edu/stat/r/library/contrast_coding.htm

mat <- cbind(rep(1/3, 3), "g+i vs t"=c(-1/2, -1/2, 1),"i vs t"=c(0, -1, 1))
mymat <- solve(t(mat))
my.contrast <- mymat[,2:3]
contrasts(type) <- my.contrast
summary.lm(aov(x ~ type))
my.contrast
> g+i vs t i vs t
[1,] -1.3333 1
[2,] 0.6667 -1
[3,] 0.6667 0
> contrasts(type) <- my.contrast
> summary.lm(aov(x ~ type))
Call:
aov(formula = x ~ type)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-7.274 -0.414 0.097 0.663 5.208
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 10.841 0.998 10.86 1.5e-07 ***
typeg+i vs t 4.342 2.118 2.05 0.063 .
typei vs t 6.462 2.445 2.64 0.021 *
---
Signif. codes: 0 ''***'' 0.001 ''**'' 0.01 ''*'' 0.05 ''.'' 0.1 '' '' 1
Residual standard error: 3.87 on 12 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.375, Adjusted R-squared: 0.271
F-statistic: 3.6 on 2 and 12 DF, p-value: 0.0594