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  • R语言方差分析

    2018-01-27 17:18:18
    R语言方差分析,是一个成功分析的代码,大家想学习交流的可以看看
  • R语言计算平衡不完全区组设计(BIB)的方差分析与多重对比;有助于农林业研究进行BIB试验的方差分析与多重对比!!!包含数据处理格式,没有使用R语言中有关BIB的packages,自己编码;代码简单易懂,执行无错误! ...
  • R语言——多因素方差分析简述及代码
  • 讲义及其代码
  • R语言方差分析

    2021-08-08 15:49:06
    R语言方差分析(一)单因素方差分析及R实现1.基本假设的检验(1)正态性检验(2)方差齐性检验2.单因素方差分析3.多重t检验 方差分析(Analysis of Variance, ANOVA) 广泛应用于商业、经济、医学、农业等诸多领域的...

    方差分析(Analysis of Variance, ANOVA) 广泛应用于商业、经济、医学、农业等诸多领域的数量分析研究中。
    协方差是在方差分析的基础上,综合回归分析的方法,研究如何调节协变量对因变量的影响效应,从而更加有效地分析实验处理效应的一种统计技术。

    (一)单因素方差分析及R实现

    方差分析主要分为两类:单因素方差分析和双因素方差分析。
    当方差分析中只涉及一个分类变量时,称为单因素方差分析,适用于单因素A拥有两个以上水平时,研究各水平对因变量变异的影响。
    我们所要检验的对象称为因素因子;因素的不同表现称为水平;而每个因子水平下得到的样本数据即观测值

    1.基本假设的检验

    方差分析中有3个基本假设:
    正态假设: 对于因素的每个水平,其观测值都是来自正态总体的随机样本;
    方差齐性假设: 各个总体的方差相同;
    独立假设: 观测值之间都是独立的。

    (1)正态性检验

    对数据的正态性利用Shapiro-Wilk正态检验方法(W检验),它通常用于样本容量n≤50 时,检验样本是否符合正态分布。
    在这里插入图片描述

    x1=c(103,101,98,110,105,100,106)
    x2=c(113,107,108,116,114,110,115)
    x3=c(82,92,84,86,84,90,88)
    shapiro.test(x1)
    shapiro.test(x2)
    shapiro.test(x3)
    

    在这里插入图片描述
    P值均大于显著性水平a = 0.05,因此不能拒绝原假设,说明数据在因子A的三个水平下都是来自正态分布的。

    (2)方差齐性检验

    x=c(x1,x2,x3)
    account=data.frame(x,A=factor(rep(1:3,each=7)))
    bartlett.test(x~A,data=account)
    

    在这里插入图片描述
    由于P值远远大于显著性水平a = 0.05,因此不能拒绝原假设,认为不同水平下的数据是等方差的。

    2.单因素方差分析

    a.aov=aov(x~A,data=account)
    summary(a.aov)
    plot(account$x~account$A)
    
    anova(lm(x~A,data=account))
    oneway.test(x~A,data=account,var.equal=TRUE)
    
    library(carData)
    library(car)
    leveneTest(account$x,account$A)
    

    在这里插入图片描述

    3.多重t检验

    p.adjust.methods
    attach(account)
    pairwise.t.test(x,A,p.adjust.method="bonferroni")
    

    在这里插入图片描述

    4.Kruskal-Wallis 秩和检验

    data=data.frame(x=c(25,70,60,85,95,90,80,60,20,30,15,40,35,50,70,60,80,90,70,75),g=factor(rep(1:3,c(7,6,7))))
    kruskal.test(x~g, data=data)
    

    在这里插入图片描述

    (二)双因素方差分析及R实现

    在实际应用中,一个试验的指标往往受到多个因素的影响,除了这些因素本身,因素不同水平的搭配也会影响试验结果。

    1.无交互作用的分析

    例如,某种饮料有五种不同的包装方式,分别在五个不同地区销售。现从每个地区随机抽取一个规模相同的超市,得到该饮料不同包装的销售资料下如表所示。
    在这里插入图片描述

    x=c(20,12,20,10,14,22,10,20,12,6,24,14,18,18,10,16,4,8,6,18,26,22,16,20,10)
    sales=data.frame(x,A=gl(5,5),B=gl(5,1,25))
    sales$B
    bartlett.test(x~A,data=sales)
    bartlett.test(x~B,data=sales)
    sales.aov=aov(x~A+B,data=sales)
    summary(sales.aov)
    

    分析前先对因素A和B作方差齐性检验,使用函数bartlett.test().
    因素A和B的P值都远大于0.05的显著性水平,不能拒绝原假设,说明因素A、B的各水平是满足方差齐性的,这时再进行双因素方差分析.
    在这里插入图片描述
    检验的结论:因素B的P值=0.0219<0.05,拒绝原假设,说明销售地区对饮料的销售量有显著影响;而因素A的P值=0.1032>0.05,不能拒绝原假设,因此没有充分的理由可以说明包装方式对销售有明显影响.

    2.有交互作用的分析

    有交互作用的双因素方差分析是假定因素A和因素B的结合会产生出一种新的效应。
    例如:城市道路交通管理部门为了研究不同路段、不同时段的拥堵情况,分别在三个路段和高峰期、非高峰期进行试验,每一个水平组合下测量5次,共获得30个行车时间的数据,如下表所示。
    在这里插入图片描述
    首先构造数据集,对因素A和B作方差齐性检验,利用函数bartlett.test().

    time=c(25,24,27,25,25,19,20,23,22,21,29,28,31,28,30,20,17,22,21,17,18,17,13,16,12,22,18,24,21,22)
    traffic=data.frame(time,A=gl(2,15,30),B=gl(3,5,30,labels=c("I","II","III")))
    bartlett.test(time~A,data=traffic)
    bartlett.test(time~B,data=traffic)
    

    在这里插入图片描述

    检验结果的P值均远大于显著性水平0.05,说明两个因素下的各水平都满足方差齐性的要求, 可以进一步做方差分析。

    op=par(mfrow=c(1,2))  #分割图形区域
    plot(time~A+B,data=traffic)
    

    在这里插入图片描述
    从图形上单独观察时段和路段对行车时间的影响,可以发现因素的不同水平还是有明显差别的。为了考察因素间的交互作用是否存在,利用函数interaction.plot()绘制交互效应图。

    attach(traffic)
    interaction.plot(A,B,time,legend=F)
    interaction.plot(B,A,time,legend=F)
    traf.aov=aov(time~A*B,data=traffic)
    summary(traf.aov)
    

    在这里插入图片描述
    图中的曲线均没有相交,所以可以初步判断两个因素之间应该没有交互作用。在图形判断的基础上,我们用方差分析进行确认:
    在这里插入图片描述
    根据检验结果的F值作判断:因素A时段和B路段对行车时间有显著影响;而交互作用A:B的P值=0.42>0.05,因此不能拒绝原假设H,说明两个因素间没有明显的交互效应。

    (三)协方差分析及R实现

    为了提高试验的精确性和准确性,我们对除研究因素以外的一切条件都需要釆取有效措施严加控制,使它们在因素的不同水平间尽量保持一致,这叫做试验控制。但当我们进行试验设计时, 即使做出很大努力控制,也经常会碰到试验个体的初始条件不同的情况,如果不考虑这些因素有可能导致结果失真。如果考虑这些不可控的因素,这种方差分析就叫做协方差分析,其是将回归分析和方差分析结合在一起的方法。
    其基本原理如下:将一些对响应变量r有影响的变量x(未知或难以控制的因素)看作协变量,建立响应变量y随x变化的线性回归分析,从r的总的平方和中扣除x对y的回归平方和,对残差平方和作进一步分解后再进行方差分析。

    例:为研究三种肥料对苹果树产量的影响有无差异,每种肥料各施用于8棵树, 测得每棵树的初始产量和增量(如下表所示),利用协方差分析三种肥料的效果是否相同。
    在这里插入图片描述

    Weight_Initial=c(15,13,11,12,12,16,14,17,17,16,18,18,21,22,19,18,22,24,20,23,25,27,30,32)
    Weight_Increment=c(85,83,65,76,80,91,84,90,97,90,100,95,103,106,99,94,89,91,83,95,100,102,105,110)
    feed=gl(3,8,24)
    data_feed=data.frame(Weight_Initial,Weight_Increment,feed)
    library(HH)
    m=ancova(Weight_Increment~Weight_Initial+feed, data=data_feed)
    summary(m)
    

    在这里插入图片描述
    协方差分析的p值非常小,说明结果非常显著,应该拒绝原假设,认为各因素在不同水平下的试验结果有显著差别,即三种肥料对苹果产量有很大的影响。

    展开全文
  • 方差分析(Analysis of Variance,简称ANOVA),又称“变异数分析”,是R.A.Fisher发明的,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类,...
  • R语言是一个很好的做统计分析的语言,本文对R的方差分析做个总结 单因素方差分析 数据sss df <- read.csv('sss.csv') # 正态分布检验 shapiro.test(df[which(df[, 2] == "A"), ] $x) shapiro.test(df[which(df[,...

    R语言是一个很好的做统计分析的语言,本文对R的方差分析做个总结

    方差分析我个人理解就是变异分解(作为农学生这些都是田间统计学的),在一组数据中由于数据之间的差异会有一个总的变异即总方差,而基于我们的试验设计以及分析可以将变异分解为试验处理造成的变异(这个一般是我们想要的,方差分析的F测验基本上也是比较处理的变异是否显著大于误差引起的变异以确定处理是都有效)因此在做试验的时候都想要误差小一些才能体现出处理的效应,所以也采取了一些方法,如:设置区组可以将田块的非试验因素造成的差异(如田块肥力有一定的变化趋势)从试验误差分离出来,协方差分析可以利用回归对某些试验外的因素效应进行去除。
    简单的说,以下表为例,ABC之间的方差就是处理效应的方差,Value1-2的差异就是取样误差造成的(或许会有一些我们不知道的因素造成的差异均归为误差),我们的目的就是比较处理的方差与误差的方差是否具有显著性,试验设计的目的就是尽可能的减少误差以体现处理的差异。

    项目Value 1Value2
    A69
    B78
    C510

    单因素方差分析

    下面基于R做一下简单的分析示例
    代码很简单,做的时候需要根据实验处理确定方差分解项
    数据sss如下
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    df <- read.csv('sss.csv')
    # 正态分布检验
    shapiro.test(df[which(df[, 2] == "A"), ] $x)
    shapiro.test(df[which(df[, 2] == "B"), ] $x)
    shapiro.test(df[which(df[, 2] == "C"), ] $x)
    shapiro.test(df[which(df[, 2] == "D"), ] $x)
    shapiro.test(df[which(df[, 2] == "E"), ] $x)
    
    # 方差齐次检验
    bartlett.test(x~method, data = df)
    library(car)
    library(carData)
    # 离群点检验
    outlierTest(aov(x~method, data=df))
    # 单因素方差分析
    df <- read.csv('sss.csv')
    df$method <- factor(df$method)
    aov.model <- aov(x~method, data = df)
    summary(aov.model)
    boxplot(x~method, data = df)
    # 多重比较 图基法
    TukeyHSD(aov.model, ordered = F)
    # TukeyHSD(aov(x~method, data = df), ordered = F)
    plot(TukeyHSD(aov(x~method, data = df)))
    library(agricolae) # 新复极差法多重比较
    out <-duncan.test (aov.model)
    out$groups
    plot(out) 
    
    # 绘图自动标ab
    library(MASS)
    library(TH.data)
    library(survival)
    library(mvtnorm)
    library(multcomp)
    tuk <- glht(aov(x~method, data = df), linfct = mcp(method = "Tukey"))
    plot(cld(tuk, level = 0.05), col = "lightgrey")
    

    两因素方差分析

    数据有重复需考虑交互作用
    homework3.csv数据如下
    在这里插入图片描述

    hm2 <- read.csv('homework3.csv')
    # 正态分布,离散值,方差均一性检验,太多了没写全
    shapiro.test(hm2[which(hm2[, 2] == "A"), ] $血压)
    shapiro.test(hm2[which(hm2[, 3] == "T0"), ] $血压)
    bartlett.test(血压~诱导方法, data = hm2)
    library(car)
    library(carData)
    outlierTest(aov(血压~诱导方法, data=hm2))
    
    aov.hw <- aov(血压~诱导方法*时间, data = hm2)
    summary(aov.hw)
    # 不同时间不同诱导方法之间差异显著,诱导方法与时间之间存在较强互作
    TukeyHSD(aov.hw, ordered = F)
    plot(TukeyHSD(aov.hw))
    TukeyHSD(aov(血压~诱导方法*时间, data = hm2), ordered = F)
    plot(TukeyHSD(aov(血压~诱导方法*时间, data = hm2)))
    # 新复极差法Duncan
    library(agricolae)
    out <-duncan.test (aov(血压~诱导方法*时间, hm2),"时间")
    out$groups
    plot(out) 
    

    在这里插入图片描述
    具体细节可以继续深入研究,只要知道方差分解项,三因素、裂区等设计实现起来就简单了。

    展开全文
  • R语言语言学与R语言的碰撞Xu & YangPhoneticSan学习参考Discovering Statistics Using RStatistics for Linguistics with RHow to Do Linguistics with RR in ActionAnalyzing Linguistic DataR Graphics ...

    R语言

    语言学与R语言的碰撞

    Xu & Yang

    PhoneticSan

    学习参考

    Discovering Statistics Using R

    Statistics for Linguistics with R

    How to Do Linguistics with R

    R in Action

    Analyzing Linguistic Data

    R Graphics Cookbook

    ··· ···

    Recap

    t检验主要有三类:单一样本t检验、独立样本t检验、配对样本t检验。

    独立样本t检验是一种组间检验方法,它的H0是两组样本间的平均数没有差异。

    配对样本t检验是一种组内检验方法,它可以检测同一对象的不同水平或不同时期的均数有没有差异。

    在R中我们使用t.test( )函数即可完成t检验,其中paired=TRUE使用的是配对样本t检验,paired=FALSE使用的是独立样本t检验。

    p值越小并不意味着差距越大,而是意味着我们有越有充足的理由拒绝H0。

    报告t检验时,要同时报告均数和标准差,以及t检验的自由度和p值。

    36b79b3d4bc602787ac3cfc1eb20a8aa.png

    R: The R Project for Statistical Computing

    https://www.r-project.org/

    RStudio:

    https://rstudio.com/

    R Project

    Linguistics

    1

    方差检验概述

    我们上一期提到了t检验可以用来分析两组不同样本之间的平均数差异情况,但是往往我们的语言研究并不局限于“两组”样本,更多时候是两组以上的样本量。如果我们继续使用t检验,分别进行配对比较(如样本1、2、3两两比较),这也是可以的,但是多次比较会增加犯Type I error的概率。一个t检验犯Type I error的概率是5%,进行3次t检验,这个概率会增加到15%,它的计算方法如下,被称为多重比较谬误(family-wise error)。如果比较的组数n增加,犯错的概率也会增加。

    b286eb4479c81e4e0dfa912eb292cbc4.png

    多重比较谬误

    那如果我们想要比较多个组之间的差异是否显著,显然使用t检验已经不足够了,这时候我们需要换另一种检验方法,这种方法叫做方差检验(ANalysis Of VAriance,简称ANOVA),它可以处理两个及以上的处理,同时比较多个组之间的平均数差异。根据不同的实验设计,我们可以有不同的方差检验方法,具体如下图所示。

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    莱顿大学Statistics in Linguistics课程讲义

    根据方差检验的定义,我们可以对方差分析的零假设和备择假设进行如下的陈述。

    H0:μ1=μ2=μ3=…=μn

    H1:至少有一个平均数与其他数值不一样

    注意,这里的备择假设只是一种描述,根据研究目的的不同,你也可以描述为某两个或多个相同,某一个或多个与其他不同。在做好假设陈述后,就需要进行统计量的计算。在介绍统计量之前,我们首先要明确一点。t检验中t统计量是让平均数差除以估计误差值得到,ANOVA其实与之类似,不同的是分子上我们使用的差异值。因为我们是进行两个以上的样本的比较,那么这时候我们就不可能计算“平均数差”——因为你没办法决定到底以哪两组的平均数差来做差异值,因此这时候我们使用离均差平方和(Sum of Squares,简称SS)来做我们的差异检测量,它可以描述样本值到平均值偏移程度,从而测量样本平均数之间的差异。

    f67dee7f895c6a2ab9c781e60e94d506.png

    在方差计算中可以看到SS的计算方式

    对于ANOVA而言,它会把总平方和(Total Sum of Squares,简写SST)分为两部分,一部分是与实验中我们操纵的自变量有关的组间平方SSb,一部分是与随机误差产生的组内不同观测值的组内平方SSw。所谓的总平方和就是组间平方和与组内平方和相加,借此我们便可以计算出组间均方差MSb和组内均方差MSw。通俗来说,组间均方差就是因为我们要观察的因素所引起的差异,而组内均方差就是具体数据的差异。

    比如,我要考察少年、中年、老年三个年龄段的元音/a/的F1有没有差异,那么组间均方差就是少年、中年、老年三个组F1均数算得的方差,少年内部各发音人因为个体的不同(随机抽样误差)而出现的数据的不同,这个算出来的方差就是组内均方差。它是在同一个组内,该组内的处理效应是一致的,因此我们说组间均方差包含着由处理效应引起的差异和偶然引起的差异(随机抽样),而组内只有偶然引起的差异。

    c3139b4f3da046787c4eca40fe9d6761.png

    c2f4b1db999b836d405be920b0e54b83.png

    组间均方差与组内均方差的计算公式

    得到组间均方差和组内均方差后,我们就可以计算方差分析的统计量了,这个统计量被称作F统计量(F-statistic),得到的值就是F值,F统计量是用来评估变异性的显著性差异,它的计算方式是组间均方差与组内均方差的比值,因此在报告的时候你会看到,F值的括号内有两个数值,实际上它分别代表了组间的自由度和组内的自由度。

    658798399b3b80063a2a6acfcd7af311.png

    F值计算

    最后我们要提一句方差分析的基本逻辑。同t检验相似,方差分析同样需要数据服从正态分布,另外它要求方差是齐性的,因此这两点同样是需要我们在进行方差分析前进行比较分析的。

    R Project

    Linguistics

    2

    单因素方差分析

    下面我们开始正式的方差分析,首先我们介绍单因素方差分析(one-way ANOVA),注意的是这里的单因素方差分析不是重复测量的,第三部分我们会介绍组内实验设计(within-subject design)中的重复测量下的方差分析。

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    莱顿大学Statistics in Linguistics课程讲义

    对于单因素方差分析而言,它实际上是对三组及以上数据的均数是否具有差异进行检测的,某种意义上它是对独立样本t检验的拓展。正如我们上面提到的,在单因素方差分析中,我们对假设的陈述是有关于均值的情况。

    H0:μ1=μ2=μ3=…=μn

    H1:并不是所有的均数都相等

    在做完假设后,我们就开始计算相关统计量,得到F值。与t检验一样,我们同样需要找到F临界值Fcritical,从而判断我们的分析结果是否具有显著性差异。之前同样我们需要翻阅F值的表格,现在我们可以使用R中的相关函数来实现对数据的方差分析。我们常见的方差分析函数有aov( )函数、Anova( )函数(car包)、ezANOVA( )函数(ez包)三个,这三种函数各有利弊,语句也不一样。今天我们介绍aov( )函数,比较简单。为了方便,我们直接调用R中自带的数据集PlantGrowth。

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    PlantGrowth函数

    使用aov( )函数做方差分析前,我们照例需要对数据是否是正态分布进行检测,这个内容在之前的推论性统计一文中介绍过,我们使用shapiro.test( )函数检测发现group中的三组样本均是来自正态分布的总体的数据。接下来我们需要对数据的方差齐性进行检验,这也是我们做方差检验最关键的一步。我们调用bartlett.test( )函数观察p值,这里的H0是不同组数据间方差相等,我们通过检测可以看到p>.05,因此接受H0,说明方差是齐性的。

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    方差齐性检验

    现在,我们可以调用aov( )函数进行分析了。同方差齐性检验的语句类似,我们只需要告诉R是哪两个变量之间进行比较分析即可,最后使用summary( )函数可以看到,p<.05>

    根据单因素方差分析,不同组间的植物生长情况在重量上具有显著性差异,F(2, 27)=4.846,p=.01。

    注意,这里的方差分析我们只能说明,至少存在一个样本的均数与其他样本不同,但究竟是哪个出现了显著性差异,这时候我们需要进行事后检验(post hoc analysis)。事后检验的具体算法有多种,比如Tukey's test,Scheffe's test等,比如使用Tukey's test,我们需要加载stats包然后调用TukeyHSD( )函数即可。

    单因素方差分析结果

    今天我们首先讲了单因素方差分析的方法,那么对于重复测量的分析该如何进行,以及双因素和多因素的方差分析,我们又该怎么解决?下一期我们将着重介绍常用到的这些方差分析方法。

    —END—

    排版:Xu & Yang

    展开全文
  • R语言实现方差分析

    千次阅读 2020-03-23 21:42:45
    方差分析对数据的要求:满足正态性(来自同一正态总体)和方差齐性(各组方差相等),在这两个条件下,若各组有差异,则只可能是来自影响因素的不同水平。 用aov()函数进行方差分析,基本格式为: aov(formula, ...

    方差分析对数据的要求:满足正态性(来自同一正态总体)和方差齐性(各组方差相等),在这两个条件下,若各组有差异,则只可能是来自影响因素的不同水平。
    用aov()函数进行方差分析,基本格式为:

    aov(formula, data=NULL, projections=FALSE, qr=TRUE,
    contrasts=NULL, …)

    其中,formula为方差分析公式;
    data为数据框;
    projection设置是否返回预测结果;
    qr设置是否返回QR分解结果;
    contrasts为公式中一些因子的列表。

    formula公式的表示:(y为因变量,ABC为分组因子)

    符号 用法
    ~ 分隔符号,左边为响应变量,右边为解释变量eg:y~A+B+C
    + 分隔解释变量
    表示变量的交互项eg:y~A+B+A:B
    * 表示所有可能交互项eg:y~ABC可展开为: y~A+B+C+A:B+A:C+B:C+A:B:C
    ^ 表示交互项达到次数eg:y~(A+B+C)^2展开为: y~A&#
    展开全文
  • 使用R语言做单因素方差分析时,组间自由度错误地等于1.
  • R语言——方差分析

    千次阅读 2021-01-17 15:07:32
    一、方差分析的基本概念方差分析是在20世纪20年代发展起来的一种统计方法,它是由英国统计学家费希尔在进行实验设计时为解释实验数据而首先引入的。从形式上看,方差分析是比较多个总体的均值是否相等;但是其本质上...
  • R语言单因素方差分析(附代码)

    千次阅读 2021-03-24 10:08:30
    单因素方差分析 概念不给大家赘述了,可自行查阅相关书籍。 直接上题目: 题目 pseudomonas aeruginosa菌在样本A中的丰度为:0.014,0.015,0.017;在样本B中的丰度为:0.011,0.012,0.013。确定该菌株在样本A、B中...
  • 下面我总结一下R语言如何对常用的方差分析进行操作。1. 方差分析的假定上面这个思维导图,也可以看出,方差分析有三大假定:正态,独立和齐次,如果不满足,可以使用广义线性模型或者混合线性模型,或者广义线性混合...
  • R语言做单因素方差分析及其结果呈现

    万次阅读 多人点赞 2020-02-23 21:02:32
    单因素方差分析及其结果呈现——R语言 一、数据录入 表1 不同药剂处理的种子发芽率(%) 重复 A B C 1 85 80 55 2 80 70 65 3 91 75 49 4 82 65 52 5 ...
  • 基于R语言方差分析

    2021-01-27 20:22:15
    单因素方差分析 一、正态性检验 with(ToothGrowth, tapply(len, dosef, shapiro.test)) 二、方差齐性检验 三组以上的因子需要用leveneTest()检验 leveneTest(len~dosef, ToothGrowth) 不过有一些教材认为应该用残差...
  • 下面我总结一下R语言如何对常用的方差分析进行操作。1. 方差分析的假定 上面这个思维导图,也可以看出,方差分析有三大假定:正态,独立和齐次,如果不满足,可以使用广义线性模型或者混合线性模型,或者广义线性...
  • 使用R语言进行单因素方差分析

    千次阅读 2021-01-17 15:07:28
    1、方差分析的基本概念方差分析(Analysis of Variance, ANOVA),由英国统计学家费雪(Ronald Aylmer Fisher)于1920年前后提出,最初主要应用于生物和农业田间试验,后来推广到各个领域。它直接对多个总体的均值是否...
  • R语言学习:方差分析

    千次阅读 2020-10-09 15:44:34
    R方差分析学习笔记 本文只用于个人学习笔记。 一、R读取数据 R读取csv文件: dataPath = "/users/R.../Desktop/xx.csv data = read.csv(dataPath, header = TRUE) 二、方差分析
  • R语言 方差分析

    2021-11-12 13:41:40
    # 方差分析 R IN ACTION ------------------------------------------------------- library(tidyverse) library(multcomp) cholesterol %>% tibble() cholesterol %>% attach() trt %>% table(treatment =...
  • 菜鸟学R语言方差分析

    千次阅读 2020-06-12 22:21:25
    之前我更多的是使用SPSS来操作,那么怎么用R语言来实现呢? 首先,我们先来看一下方差分析的前提假设: 样本数据独立 每组数据的总体服从正态分布 每组数据方差齐性 我的第一篇博客介绍了T检验,其前提假设也是...
  • 如何用R语言进行方差分析

    万次阅读 2019-03-23 19:42:00
  • 方差分析的本质是研究分类变量对数值变量的影响 总误差SST = 组内误差(SSE)+ 组间误差(SSA) 组内误差:误差平方和,组间误差:处理平方和 SST=∑i=14∑j=1ni(xij−xˉˉ)2SSE=∑i=14∑j=1ni(xij−xˉi)2SSA=∑i=...
  • R语言方差分析ANOVA

    万次阅读 多人点赞 2017-02-27 16:23:18
    单因素方差分析#用data frame的格式输入数据 medicine ( Response=c(7,5,3,1,6,5,3,3,7,9,9,9,4,3,4,3), Treatment=factor(c(rep(1,4),rep(2,4),rep(3,4),rep(4,4))) ) #各组样本大小 table(medicine$Treat
  • 方差分析(Analysis of Variance,简称ANOVA),又称“变异数分析”,是R.A.Fisher发明的,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状。 造成波动的原因可分成两类...
  • R语言方差分析

    2020-12-30 13:13:37
    通常会从预测转向 级别差异的分析,即称作方差分析(ANOVA)组间因子因变量自变量均衡设计(balanced design)组内因子单因素组间方差分析单因素组内方差分析重复测量方差分析主效应交叉效应因素方差分析混淆因素干扰...
  • R语言双因素方差分析

    2021-08-08 13:50:27
    R语言双因素方差分析 条件: 各个样本是相互独立的随机; 各个样本来自正态总体; 具有方差齐性; 用途: 检验两个或多样本均数间的差异有无统计学意义;注:本均数的比较可以采用 t检验或 F检验,两个...
  • 方差分析R语言实现

    2020-12-21 02:27:11
    R语言绘制密度图(Density)>library(ggplot2)>library(ggpubr)>Den("D:\\data\\H5N8\\data\\2_BI_including_all_completely_mouth_day\\H5N8_4\\2018_03_07\\Strict_clock\\swan_gadwall_15_694\\Figture\\5_...
  • R语言 简单方差分析

    2020-12-23 04:07:58
    用幕布做了一个,以做为这篇的笔记的总提纲什么是方差分析方差分析分析(Analysis of Variance),简写为ANOVA,不仅是一种方法,更是一种分析思路,是变异分解的思路。这种思路不仅可以用于多组均值差异的比较,也...
  • 方差分析就是对试验数据进行分析,检验方差相等的多个正态总体均值是否相等,进而判断各因素对试验指标的影响是否显著,根据影响试验指标条件的个数可以区分为单因素方差分析、双因素方差分析和多因素方差分析。...

空空如也

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