加权在 R 的“aov”函数中不起作用

问题描述

我在 R 中通过 aov 函数实现加权数据集时遇到了麻烦。
例如，我的数据集“data_file”具有目标变量“Y”和四个名为（treat、V1、V2、V3）的独立变量。
假设：
V1(2组)&treat(3组)-->分类，
V2 和 v3 --> 连续。

我想检查治疗组之间自变量的基线比较。
我为此目的运行了 aov 测试，例如：

base_V2_aov <- aov(data_file$V2 ~ data_file$treat)
base_V2_anov <- anova(base_V2_aov)
base_V2

它有效并显示“治疗”组中 V2 的显着差异，但其他变量不显着，然后我决定基于 V2 对我的数据进行加权并在加权数据中运行 aov 测试。

我使用 mnps 包中的 Twang 函数进行加权。

mnps.data <- mnps(treat ~ V2,data_file,estimand = "ATE",stop-method = "es.mean",n.trees=5000,varbose = F)
data_file$ weight <- get.weights(mnps.data,stop.method = "es.mean")

我在 stackoverflow 的一个回答中读到 survey 包不支持单向方差分析测试的加权，但 aov 函数支持。 所以我运行了这个代码：

base_V2_aov <- aov(data_file$V2 ~ data_file$trea,weights(data_file$weight))
base_V2_anov <- anova(base_V2_aov)
print(base_V2_anov)

显示错误：

错误：$ 运算符对原子向量无效

我试过：

base_V2_aov <- aov(data_file$V2 ~ data_file$trea,weights(weight))

它没有找到对象“重量”

我也检查了这个：

base_V2_aov <- aov(data_file$V2 ~ data_file$trea,weights(data_file))

它没有显示错误，但结果与没有加权的结果完全相同（我预计会根据没有加权的显着差异而改变）

我想知道 aov 函数中权重的合适“对象”是什么？

解决方法

看来你应该使用：
weight = your weighting variable 参数中的 aov。
我复制了类似你的数据集的东西，使用上面的代码后，组间比较的结果不同，这表明加权方法有效。