どのように（そしてなぜ）コントラストを使用しますか？
どのような場合に分析でコントラストを作成しますか？それはどのように行われ、何に使用されますか？
私はチェックした ?contrastsおよび?C-どちらも「Cの統計モデルの第2章」につながりますが、これは私には簡単には入手できません。
線形モデルを説明変数として因子（つまり、カテゴリ変数）で近似する場合、コントラストが必要です。対比は、因子のレベルがモデルのあてはめのために数値ダミー変数のファミリーにコード化される方法を指定します。
さまざまなコントラストを使用する場合の注意事項を次に示します。 http://www.unc.edu/courses/2006spring/ecol/145/001/docs/lectures/lecture26.htm
使用されるコントラストが変更された場合、モデルは、許容される根本的な同時確率分布に関して同じままです。パラメータ化のみが変更されます。フィットした値も変わりません。また、コントラストの1つの選択肢のパラメーターの値を取得したら、別のコントラストの選択肢のパラメーターの値を簡単に導き出すことができます。
したがって、コントラストの選択には統計的な結果はありません。純粋に、係数と仮説検定を解釈しやすくすることです。
ご覧ください こちら （ページ365〜370、無料でご覧いただけます）。 364ページでは、植物の競争実験の分散の一方向分析を開始します。存在しない364ページのコードは次のとおりです。
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)
...
対比の定義は、後で368ページ（同音異義語の段落）に示されています。例に従う場合は、データセットをダウンロードできます。 私の投稿はこちら を参照してください。
その本が強く勧められるのは問題外です。