ANOVA и сравнение групп — бесплатный тест онлайн

Вопрос 1 из 30

Ситуация: Общий тест значим для четырёх групп, и команда сразу объявляет каждую пару различающейся. Какое правило нужно применить к этому фрагменту прежде всего?

df <- data.frame(y=c(5,6,7,10,11,12), g=factor(rep(c('A','B'),each=3)))
fit <- aov(y ~ g, data=df)
result <- summary(fit)
result

Воспроизводимый анализ групп хранит исходный дизайн, порядок факторов, контрасты, исключения и полный набор сравнений Классическая ANOVA предполагает независимость, приемлемую нормальность остатков и однородность дисперсий, а не нормальность каждой сырой группы сама по себе ANOVA разделяет вариацию на компоненты и проверяет, совместимы ли средние групп с общей моделью при заданных предпосылках Сравнение групп требует учёта дизайна, повторных измерений, пропусков, выбросов и заранее определённых гипотез post-hoc сравнения учитывают множественность после общего анализа и должны соответствовать структуре модели

Вопрос 2 из 30

Ситуация: Общий тест значим для четырёх групп, и команда сразу объявляет каждую пару различающейся. Что в этой ситуации способно исказить вывод без явной синтаксической ошибки?

df <- data.frame(y=c(5,6,7,10,11,12), g=factor(rep(c('A','B'),each=3)))
fit <- aov(y ~ g, data=df)
result <- summary(fit)
result

Ручное переименование уровней без фиксации порядка может поменять базовую группу и смысл знака эффекта Значимый общий F-тест не указывает, какие именно группы различаются и насколько велик эффект Проведение всех парных t-тестов без коррекции повышает вероятность случайных находок Сильно разные дисперсии при несбалансированных группах искажают уровень ошибки обычного F-теста Наблюдения одного участника, ошибочно принятые за независимые, искусственно увеличивают размер выборки

Вопрос 3 из 30

Ситуация: Общий тест значим для четырёх групп, и команда сразу объявляет каждую пару различающейся. Что следует изменить в коде или процессе?

Зафиксируйте levels, contrasts и таблицу запланированных гипотез в коде до расчёта Моделируйте блоки и повторные измерения явно, сохраняя единицу анализа на уровне дизайна Исследуйте остатки и при необходимости применяйте Welch ANOVA, преобразование или модель неодинаковой дисперсии Используйте TukeyHSD или emmeans с подходящей коррекцией и сообщайте интервалы различий После общего теста оценивайте размеры эффектов, интервалы и заранее выбранные сравнения

Вопрос 4 из 30

Ситуация: Общий тест значим для четырёх групп, и команда сразу объявляет каждую пару различающейся. Какой тест лучше всего ловит повтор этой ошибки?

Проверьте residual plots, group sizes, variance ratios и устойчивость к альтернативному тесту Сверьте число независимых единиц, структуру идентификаторов и результат модели с учётом блоков Проверьте модельные остатки, баланс групп, eta-squared и доверительные интервалы Сравните скорректированные и сырые p-value, число сравнений и ширину интервалов Повторите модель в чистом окружении и проверьте совпадение матрицы дизайна и всех сравнений

Вопрос 5 из 30

Ситуация: Общий тест значим для четырёх групп, и команда сразу объявляет каждую пару различающейся. Как сформулировать вывод без лишних обобщений?

df <- data.frame(y=c(5,6,7,10,11,12), g=factor(rep(c('A','B'),each=3)))
fit <- aov(y ~ g, data=df)
result <- summary(fit)
result

ANOVA разделяет вариацию на компоненты и проверяет, совместимы ли средние групп с общей моделью при заданных предпосылках; при этом главный риск состоит в том, что проведение всех парных t-тестов без коррекции повышает вероятность случайных находок post-hoc сравнения учитывают множественность после общего анализа и должны соответствовать структуре модели; при этом главный риск состоит в том, что значимый общий F-тест не указывает, какие именно группы различаются и насколько велик эффект Классическая ANOVA предполагает независимость, приемлемую нормальность остатков и однородность дисперсий, а не нормальность каждой сырой группы сама по себе; при этом главный риск состоит в том, что сильно разные дисперсии при несбалансированных группах искажают уровень ошибки обычного F-теста ANOVA разделяет вариацию на компоненты и проверяет, совместимы ли средние групп с общей моделью при заданных предпосылках; при этом главный риск состоит в том, что значимый общий F-тест не указывает, какие именно группы различаются и насколько велик эффект ANOVA разделяет вариацию на компоненты и проверяет, совместимы ли средние групп с общей моделью при заданных предпосылках; поэтому отсутствие сообщения об ошибке уже подтверждает корректность результата

Вопрос 6 из 30

Ситуация: Коэффициенты после обновления настроек R изменились, хотя прогнозы по группам совпадают. Какой механизм точнее всего объясняет связь кода с ситуацией?

g <- factor(rep(c('A','B','C'),each=2))
result <- model.matrix(~ g, contrasts.arg=list(g=contr.sum(3)))
result

Воспроизводимый анализ групп хранит исходный дизайн, порядок факторов, контрасты, исключения и полный набор сравнений Контрасты задают конкретные линейные сравнения уровней фактора и определяют смысл коэффициентов модели Классическая ANOVA предполагает независимость, приемлемую нормальность остатков и однородность дисперсий, а не нормальность каждой сырой группы сама по себе ANOVA разделяет вариацию на компоненты и проверяет, совместимы ли средние групп с общей моделью при заданных предпосылках post-hoc сравнения учитывают множественность после общего анализа и должны соответствовать структуре модели

Вопрос 7 из 30

Ситуация: Коэффициенты после обновления настроек R изменились, хотя прогнозы по группам совпадают. Какой дефект нужно искать в первую очередь?

g <- factor(rep(c('A','B','C'),each=2))
result <- model.matrix(~ g, contrasts.arg=list(g=contr.sum(3)))
result

Сильно разные дисперсии при несбалансированных группах искажают уровень ошибки обычного F-теста Ручное переименование уровней без фиксации порядка может поменять базовую группу и смысл знака эффекта Значимый общий F-тест не указывает, какие именно группы различаются и насколько велик эффект Смена схемы contrast coding меняет параметризацию коэффициентов, хотя подогнанные значения могут остаться прежними Проведение всех парных t-тестов без коррекции повышает вероятность случайных находок

Вопрос 8 из 30

Ситуация: Коэффициенты после обновления настроек R изменились, хотя прогнозы по группам совпадают. Какой вариант исправления сохраняет смысл анализа?

Используйте TukeyHSD или emmeans с подходящей коррекцией и сообщайте интервалы различий Исследуйте остатки и при необходимости применяйте Welch ANOVA, преобразование или модель неодинаковой дисперсии После общего теста оценивайте размеры эффектов, интервалы и заранее выбранные сравнения Задавайте контрасты в соответствии с гипотезой и документируйте базовый уровень или сумму ограничений Зафиксируйте levels, contrasts и таблицу запланированных гипотез в коде до расчёта

Вопрос 9 из 30

Ситуация: Коэффициенты после обновления настроек R изменились, хотя прогнозы по группам совпадают. Какая проверка относится к исходному риску, а не к внешнему виду результата?

Сравните model.matrix(), fitted values и линейные комбинации коэффициентов при двух кодировках Проверьте residual plots, group sizes, variance ratios и устойчивость к альтернативному тесту Проверьте модельные остатки, баланс групп, eta-squared и доверительные интервалы Повторите модель в чистом окружении и проверьте совпадение матрицы дизайна и всех сравнений Сравните скорректированные и сырые p-value, число сравнений и ширину интервалов

Вопрос 10 из 30

Ситуация: Коэффициенты после обновления настроек R изменились, хотя прогнозы по группам совпадают. Какое заключение лучше всего выдерживает проверку?

g <- factor(rep(c('A','B','C'),each=2))
result <- model.matrix(~ g, contrasts.arg=list(g=contr.sum(3)))
result

post-hoc сравнения учитывают множественность после общего анализа и должны соответствовать структуре модели; при этом главный риск состоит в том, что проведение всех парных t-тестов без коррекции повышает вероятность случайных находок Контрасты задают конкретные линейные сравнения уровней фактора и определяют смысл коэффициентов модели; при этом главный риск состоит в том, что смена схемы contrast coding меняет параметризацию коэффициентов, хотя подогнанные значения могут остаться прежними Воспроизводимый анализ групп хранит исходный дизайн, порядок факторов, контрасты, исключения и полный набор сравнений; при этом главный риск состоит в том, что смена схемы contrast coding меняет параметризацию коэффициентов, хотя подогнанные значения могут остаться прежними Контрасты задают конкретные линейные сравнения уровней фактора и определяют смысл коэффициентов модели; поэтому достаточно один раз проверить класс объекта на текущем наборе данных Контрасты задают конкретные линейные сравнения уровней фактора и определяют смысл коэффициентов модели; при этом главный риск состоит в том, что ручное переименование уровней без фиксации порядка может поменять базовую группу и смысл знака эффекта

Вопрос 11 из 30

Ситуация: После ANOVA аналитик запускает десятки независимых t-тестов и публикует только значимые пары. На какое свойство R здесь следует опереться?

result <- pairwise.t.test(warpbreaks$breaks, warpbreaks$tension, p.adjust.method = 'none')
result

Воспроизводимый анализ групп хранит исходный дизайн, порядок факторов, контрасты, исключения и полный набор сравнений ANOVA разделяет вариацию на компоненты и проверяет, совместимы ли средние групп с общей моделью при заданных предпосылках Классическая ANOVA предполагает независимость, приемлемую нормальность остатков и однородность дисперсий, а не нормальность каждой сырой группы сама по себе Сравнение групп требует учёта дизайна, повторных измерений, пропусков, выбросов и заранее определённых гипотез post-hoc сравнения учитывают множественность после общего анализа и должны соответствовать структуре модели

Вопрос 12 из 30

Ситуация: После ANOVA аналитик запускает десятки независимых t-тестов и публикует только значимые пары. Почему успешный запуск ещё не доказывает корректность?

result <- pairwise.t.test(warpbreaks$breaks, warpbreaks$tension, p.adjust.method = 'none')
result

Наблюдения одного участника, ошибочно принятые за независимые, искусственно увеличивают размер выборки Значимый общий F-тест не указывает, какие именно группы различаются и насколько велик эффект Проведение всех парных t-тестов без коррекции повышает вероятность случайных находок Сильно разные дисперсии при несбалансированных группах искажают уровень ошибки обычного F-теста Ручное переименование уровней без фиксации порядка может поменять базовую группу и смысл знака эффекта

Вопрос 13 из 30

Ситуация: После ANOVA аналитик запускает десятки независимых t-тестов и публикует только значимые пары. Какая правка лучше локальной заплатки?

Используйте TukeyHSD или emmeans с подходящей коррекцией и сообщайте интервалы различий Зафиксируйте levels, contrasts и таблицу запланированных гипотез в коде до расчёта Исследуйте остатки и при необходимости применяйте Welch ANOVA, преобразование или модель неодинаковой дисперсии После общего теста оценивайте размеры эффектов, интервалы и заранее выбранные сравнения Моделируйте блоки и повторные измерения явно, сохраняя единицу анализа на уровне дизайна

Вопрос 14 из 30

Ситуация: После ANOVA аналитик запускает десятки независимых t-тестов и публикует только значимые пары. Как подтвердить корректность на граничном случае?

Проверьте residual plots, group sizes, variance ratios и устойчивость к альтернативному тесту Сверьте число независимых единиц, структуру идентификаторов и результат модели с учётом блоков Проверьте модельные остатки, баланс групп, eta-squared и доверительные интервалы Повторите модель в чистом окружении и проверьте совпадение матрицы дизайна и всех сравнений Сравните скорректированные и сырые p-value, число сравнений и ширину интервалов

Вопрос 15 из 30

Ситуация: После ANOVA аналитик запускает десятки независимых t-тестов и публикует только значимые пары. Какой вывод точнее всего связывает механизм и главный риск?

result <- pairwise.t.test(warpbreaks$breaks, warpbreaks$tension, p.adjust.method = 'none')
result

post-hoc сравнения учитывают множественность после общего анализа и должны соответствовать структуре модели; при этом главный риск состоит в том, что значимый общий F-тест не указывает, какие именно группы различаются и насколько велик эффект Сравнение групп требует учёта дизайна, повторных измерений, пропусков, выбросов и заранее определённых гипотез; при этом главный риск состоит в том, что наблюдения одного участника, ошибочно принятые за независимые, искусственно увеличивают размер выборки ANOVA разделяет вариацию на компоненты и проверяет, совместимы ли средние групп с общей моделью при заданных предпосылках; при этом главный риск состоит в том, что проведение всех парных t-тестов без коррекции повышает вероятность случайных находок post-hoc сравнения учитывают множественность после общего анализа и должны соответствовать структуре модели; следовательно, совпадение числа строк можно считать полной проверкой решения post-hoc сравнения учитывают множественность после общего анализа и должны соответствовать структуре модели; при этом главный риск состоит в том, что проведение всех парных t-тестов без коррекции повышает вероятность случайных находок

Вопрос 16 из 30

Ситуация: Маленькая группа имеет в пять раз больший разброс, но анализ использует равные дисперсии. Какое утверждение лучше всего объясняет показанный фрагмент?

df <- data.frame(y = c(rnorm(20, 0, 1), rnorm(8, 1, 5)), g = factor(c(rep('A', 20), rep('B', 8))))
result <- oneway.test(y ~ g, data = df, var.equal = TRUE)
result

post-hoc сравнения учитывают множественность после общего анализа и должны соответствовать структуре модели Воспроизводимый анализ групп хранит исходный дизайн, порядок факторов, контрасты, исключения и полный набор сравнений Классическая ANOVA предполагает независимость, приемлемую нормальность остатков и однородность дисперсий, а не нормальность каждой сырой группы сама по себе Сравнение групп требует учёта дизайна, повторных измерений, пропусков, выбросов и заранее определённых гипотез ANOVA разделяет вариацию на компоненты и проверяет, совместимы ли средние групп с общей моделью при заданных предпосылках

Вопрос 17 из 30

Ситуация: Маленькая группа имеет в пять раз больший разброс, но анализ использует равные дисперсии. Какое скрытое допущение здесь опаснее остальных?

df <- data.frame(y = c(rnorm(20, 0, 1), rnorm(8, 1, 5)), g = factor(c(rep('A', 20), rep('B', 8))))
result <- oneway.test(y ~ g, data = df, var.equal = TRUE)
result

Значимый общий F-тест не указывает, какие именно группы различаются и насколько велик эффект Проведение всех парных t-тестов без коррекции повышает вероятность случайных находок Наблюдения одного участника, ошибочно принятые за независимые, искусственно увеличивают размер выборки Сильно разные дисперсии при несбалансированных группах искажают уровень ошибки обычного F-теста Ручное переименование уровней без фиксации порядка может поменять базовую группу и смысл знака эффекта

Вопрос 18 из 30

Ситуация: Маленькая группа имеет в пять раз больший разброс, но анализ использует равные дисперсии. Что нужно сделать, чтобы ошибка не вернулась на следующем наборе данных?

Зафиксируйте levels, contrasts и таблицу запланированных гипотез в коде до расчёта После общего теста оценивайте размеры эффектов, интервалы и заранее выбранные сравнения Используйте TukeyHSD или emmeans с подходящей коррекцией и сообщайте интервалы различий Моделируйте блоки и повторные измерения явно, сохраняя единицу анализа на уровне дизайна Исследуйте остатки и при необходимости применяйте Welch ANOVA, преобразование или модель неодинаковой дисперсии

Вопрос 19 из 30

Ситуация: Маленькая группа имеет в пять раз больший разброс, но анализ использует равные дисперсии. Какая проверка непосредственно подтверждает, что дефект устранён?

Повторите модель в чистом окружении и проверьте совпадение матрицы дизайна и всех сравнений Проверьте residual plots, group sizes, variance ratios и устойчивость к альтернативному тесту Проверьте модельные остатки, баланс групп, eta-squared и доверительные интервалы Сверьте число независимых единиц, структуру идентификаторов и результат модели с учётом блоков Сравните скорректированные и сырые p-value, число сравнений и ширину интервалов

Вопрос 20 из 30

Ситуация: Маленькая группа имеет в пять раз больший разброс, но анализ использует равные дисперсии. Что стоит написать в технической рецензии к этому фрагменту?

df <- data.frame(y = c(rnorm(20, 0, 1), rnorm(8, 1, 5)), g = factor(c(rep('A', 20), rep('B', 8))))
result <- oneway.test(y ~ g, data = df, var.equal = TRUE)
result

Классическая ANOVA предполагает независимость, приемлемую нормальность остатков и однородность дисперсий, а не нормальность каждой сырой группы сама по себе; при этом главный риск состоит в том, что сильно разные дисперсии при несбалансированных группах искажают уровень ошибки обычного F-теста Классическая ANOVA предполагает независимость, приемлемую нормальность остатков и однородность дисперсий, а не нормальность каждой сырой группы сама по себе; поэтому повторный запуск в той же сессии заменяет проверку граничных случаев ANOVA разделяет вариацию на компоненты и проверяет, совместимы ли средние групп с общей моделью при заданных предпосылках; при этом главный риск состоит в том, что сильно разные дисперсии при несбалансированных группах искажают уровень ошибки обычного F-теста Классическая ANOVA предполагает независимость, приемлемую нормальность остатков и однородность дисперсий, а не нормальность каждой сырой группы сама по себе; при этом главный риск состоит в том, что значимый общий F-тест не указывает, какие именно группы различаются и насколько велик эффект post-hoc сравнения учитывают множественность после общего анализа и должны соответствовать структуре модели; при этом главный риск состоит в том, что проведение всех парных t-тестов без коррекции повышает вероятность случайных находок

Вопрос 21 из 30

Ситуация: Каждый человек измерен дважды, но двадцать строк анализируют как двадцать независимых участников. Что является главным техническим основанием для разбора?

df <- data.frame(id=rep(1:5,each=2), condition=rep(c('A','B'),5), y=rnorm(10))
result <- table(df$id, df$condition)
result

Классическая ANOVA предполагает независимость, приемлемую нормальность остатков и однородность дисперсий, а не нормальность каждой сырой группы сама по себе Сравнение групп требует учёта дизайна, повторных измерений, пропусков, выбросов и заранее определённых гипотез post-hoc сравнения учитывают множественность после общего анализа и должны соответствовать структуре модели ANOVA разделяет вариацию на компоненты и проверяет, совместимы ли средние групп с общей моделью при заданных предпосылках Воспроизводимый анализ групп хранит исходный дизайн, порядок факторов, контрасты, исключения и полный набор сравнений

Вопрос 22 из 30

Ситуация: Каждый человек измерен дважды, но двадцать строк анализируют как двадцать независимых участников. Что именно может сломаться при новых данных?

df <- data.frame(id=rep(1:5,each=2), condition=rep(c('A','B'),5), y=rnorm(10))
result <- table(df$id, df$condition)
result

Значимый общий F-тест не указывает, какие именно группы различаются и насколько велик эффект Проведение всех парных t-тестов без коррекции повышает вероятность случайных находок Наблюдения одного участника, ошибочно принятые за независимые, искусственно увеличивают размер выборки Сильно разные дисперсии при несбалансированных группах искажают уровень ошибки обычного F-теста Ручное переименование уровней без фиксации порядка может поменять базовую группу и смысл знака эффекта

Вопрос 23 из 30

Ситуация: Каждый человек измерен дважды, но двадцать строк анализируют как двадцать независимых участников. Какое изменение устраняет именно причину проблемы?

Используйте TukeyHSD или emmeans с подходящей коррекцией и сообщайте интервалы различий После общего теста оценивайте размеры эффектов, интервалы и заранее выбранные сравнения Зафиксируйте levels, contrasts и таблицу запланированных гипотез в коде до расчёта Моделируйте блоки и повторные измерения явно, сохраняя единицу анализа на уровне дизайна Исследуйте остатки и при необходимости применяйте Welch ANOVA, преобразование или модель неодинаковой дисперсии

Вопрос 24 из 30

Ситуация: Каждый человек измерен дважды, но двадцать строк анализируют как двадцать независимых участников. Какой контроль отличит исправление от случайно удачного результата?

Сверьте число независимых единиц, структуру идентификаторов и результат модели с учётом блоков Проверьте модельные остатки, баланс групп, eta-squared и доверительные интервалы Сравните скорректированные и сырые p-value, число сравнений и ширину интервалов Проверьте residual plots, group sizes, variance ratios и устойчивость к альтернативному тесту Повторите модель в чистом окружении и проверьте совпадение матрицы дизайна и всех сравнений

Вопрос 25 из 30

Ситуация: Каждый человек измерен дважды, но двадцать строк анализируют как двадцать независимых участников. Какое заключение останется верным и на новых данных?

df <- data.frame(id=rep(1:5,each=2), condition=rep(c('A','B'),5), y=rnorm(10))
result <- table(df$id, df$condition)
result

ANOVA разделяет вариацию на компоненты и проверяет, совместимы ли средние групп с общей моделью при заданных предпосылках; при этом главный риск состоит в том, что значимый общий F-тест не указывает, какие именно группы различаются и насколько велик эффект post-hoc сравнения учитывают множественность после общего анализа и должны соответствовать структуре модели; при этом главный риск состоит в том, что наблюдения одного участника, ошибочно принятые за независимые, искусственно увеличивают размер выборки Сравнение групп требует учёта дизайна, повторных измерений, пропусков, выбросов и заранее определённых гипотез; при этом главный риск состоит в том, что проведение всех парных t-тестов без коррекции повышает вероятность случайных находок Сравнение групп требует учёта дизайна, повторных измерений, пропусков, выбросов и заранее определённых гипотез; при этом главный риск состоит в том, что наблюдения одного участника, ошибочно принятые за независимые, искусственно увеличивают размер выборки Сравнение групп требует учёта дизайна, повторных измерений, пропусков, выбросов и заранее определённых гипотез; следовательно, предупреждения можно не учитывать, если итог выглядит ожидаемо

Вопрос 26 из 30

Ситуация: В разных отчётах одна и та же разность имеет противоположный знак из-за другого базового уровня. Какой принцип непосредственно относится к этому коду?

d <- warpbreaks; d$tension <- relevel(d$tension, ref='L')
fit <- aov(breaks ~ tension, d)
result <- coef(fit)
result

Сравнение групп требует учёта дизайна, повторных измерений, пропусков, выбросов и заранее определённых гипотез post-hoc сравнения учитывают множественность после общего анализа и должны соответствовать структуре модели Воспроизводимый анализ групп хранит исходный дизайн, порядок факторов, контрасты, исключения и полный набор сравнений ANOVA разделяет вариацию на компоненты и проверяет, совместимы ли средние групп с общей моделью при заданных предпосылках Контрасты задают конкретные линейные сравнения уровней фактора и определяют смысл коэффициентов модели

Вопрос 27 из 30

Ситуация: В разных отчётах одна и та же разность имеет противоположный знак из-за другого базового уровня. Какой риск здесь остаётся главным, даже если результат выглядит правдоподобно?

d <- warpbreaks; d$tension <- relevel(d$tension, ref='L')
fit <- aov(breaks ~ tension, d)
result <- coef(fit)
result

Ручное переименование уровней без фиксации порядка может поменять базовую группу и смысл знака эффекта Значимый общий F-тест не указывает, какие именно группы различаются и насколько велик эффект Проведение всех парных t-тестов без коррекции повышает вероятность случайных находок Наблюдения одного участника, ошибочно принятые за независимые, искусственно увеличивают размер выборки Смена схемы contrast coding меняет параметризацию коэффициентов, хотя подогнанные значения могут остаться прежними

Вопрос 28 из 30

Ситуация: В разных отчётах одна и та же разность имеет противоположный знак из-за другого базового уровня. Какая правка делает решение устойчивым, а не просто удобным на текущем примере?

Моделируйте блоки и повторные измерения явно, сохраняя единицу анализа на уровне дизайна Задавайте контрасты в соответствии с гипотезой и документируйте базовый уровень или сумму ограничений Зафиксируйте levels, contrasts и таблицу запланированных гипотез в коде до расчёта После общего теста оценивайте размеры эффектов, интервалы и заранее выбранные сравнения Используйте TukeyHSD или emmeans с подходящей коррекцией и сообщайте интервалы различий

Вопрос 29 из 30

Ситуация: В разных отчётах одна и та же разность имеет противоположный знак из-за другого базового уровня. Что нужно проверить после правки?

Сравните скорректированные и сырые p-value, число сравнений и ширину интервалов Повторите модель в чистом окружении и проверьте совпадение матрицы дизайна и всех сравнений Проверьте модельные остатки, баланс групп, eta-squared и доверительные интервалы Сравните model.matrix(), fitted values и линейные комбинации коэффициентов при двух кодировках Сверьте число независимых единиц, структуру идентификаторов и результат модели с учётом блоков

Вопрос 30 из 30

Ситуация: В разных отчётах одна и та же разность имеет противоположный знак из-за другого базового уровня. Какой итог разбора не смешивает правило языка с впечатлением от результата?

d <- warpbreaks; d$tension <- relevel(d$tension, ref='L')
fit <- aov(breaks ~ tension, d)
result <- coef(fit)
result

Воспроизводимый анализ групп хранит исходный дизайн, порядок факторов, контрасты, исключения и полный набор сравнений; при этом главный риск состоит в том, что ручное переименование уровней без фиксации порядка может поменять базовую группу и смысл знака эффекта Воспроизводимый анализ групп хранит исходный дизайн, порядок факторов, контрасты, исключения и полный набор сравнений; поэтому внешний вид напечатанного объекта важнее происхождения и структуры данных Воспроизводимый анализ групп хранит исходный дизайн, порядок факторов, контрасты, исключения и полный набор сравнений; при этом главный риск состоит в том, что наблюдения одного участника, ошибочно принятые за независимые, искусственно увеличивают размер выборки Контрасты задают конкретные линейные сравнения уровней фактора и определяют смысл коэффициентов модели; при этом главный риск состоит в том, что смена схемы contrast coding меняет параметризацию коэффициентов, хотя подогнанные значения могут остаться прежними Сравнение групп требует учёта дизайна, повторных измерений, пропусков, выбросов и заранее определённых гипотез; при этом главный риск состоит в том, что ручное переименование уровней без фиксации порядка может поменять базовую группу и смысл знака эффекта