Hola.

La "incongruencia" puede deberse a que el test de Fisher y el de Tukey se calculan de manera diferente.
En este enlace explican esa y alguna otra  de las posibles causas:

http://www.pmean.com/05/TukeyTest.html

Otra de las posibilidades es que las diferencias entre algunas de las variedades sean casi marginales y que tras el ajuste de los p-valores para tener en cuenta los múltiples tests su significación sea > 0.05. Esto lo podrías comprobar usando la función TukeyHSD(), es decir, podrías comprobar qué variedades presentan una diferencia más "próxima a la significación" viendo cuáles de los "p.adj." están más próximos a 0.05 (probablemente sean esos pares de variedades los que causan que el ANOVA sea significativo:

TukeyHSD(Za,"variety")



Marcelino.


El 20/02/2018 a las 13:48, Yesica Pallavicini Fernandez escribió:
Hola, he hecho una anova con su posterior comparación de Tukey pero me da
un resultado incongruente.
Mientras la ANOVA me dice que SI hay diferencias significativas entre
variedades ( resaltado en amarillos), la comparación me da todo en la misma
letra ( lo que significa que no hay diferencias).
Yo esperaba al menos que  1 variedad sea diferente.

Ya he revisado los datos y están bien.
He realizado los mismos análisis con otros datos y las variedades me dan
diferentes entre si.

¿A que se puede deber esta incongruencia?
¿Se puede confiar en el P-valor de este análisis?
  ¿Me recomiendan alguna otra funcion/librería para este análisis)

Gracias

summary(Za<-aov(yield~variety*treat*Y+rep,z))

                  Df Sum Sq Mean Sq  F value   Pr(>F)
variety          23   30.7     1.3    2.396 0.000680 ***
treat             1  753.8   753.8 1354.597  < 2e-16 ***
Y                 1  392.6   392.6  705.634  < 2e-16 ***
rep               1    6.1     6.1   10.894 0.001151 **
variety:treat    23   31.1     1.4    2.432 0.000553 ***
variety:Y        23   26.9     1.2    2.101 0.003570 **
treat:Y           1   14.8    14.8   26.608 6.21e-07 ***
variety:treat:Y  23   13.2     0.6    1.030 0.429382
Residuals       191  106.3     0.6
---
Signif. codes:
0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

out<-HSD.test(Za,"variety", group=TRUE,console=TRUE)

                yield groups
Avispa      7.447222      a
Pelayo      7.446759      a
Regallo     7.423611      a
Olivadur    7.395833      a
Martinur    7.345833      a
Iride       7.315278      a
Amilcar     7.303241      a
Gallareta   7.223611      a
Ramirez     7.127315      a
Sula        6.983796      a
Sculptur    6.983449      a
Claudio     6.971759      a
Simeto      6.910648      a
Bolo        6.907407      a
Vitron      6.896759      a
Bolido      6.878704      a
Mexa        6.804630      a
D.Pedro     6.779630      a
Dorondon    6.724537      a
D.Ricardo   6.656019      a
Burgos      6.582870      a
Tussur      6.529514      a
D.Sebastian 6.412500      a
Kiko.Nick   6.374074      a

        [[alternative HTML version deleted]]

_______________________________________________
R-help-es mailing list
R-help-es@r-project.org
https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
.


--
Marcelino de la Cruz Rot
Depto. de Biología y Geología
Física y Química Inorgánica
Universidad Rey Juan Carlos
Móstoles España

_______________________________________________
R-help-es mailing list
R-help-es@r-project.org
https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es

Responder a