如何通过R语言一两行代码快速进行方差分析和多重检验

随着研究生和博士生越来越重视实验数据分析和挖掘，“Excel”等传统数据处理工具越来越不能满足数据分析的需求方差的符号是不是s，我们需要更先进的数据分析工具。为经营而生。

R 从诞生的第一天起就被用于统计计算。当时，它被定义为统计计算和绘图的工具，尽管它被赋予了越来越强大的功能。高校师生数据共享的主要工具。方差分析在科学研究实验中起着重要的作用。今天，明明将与大家分享如何通过R语言中的一两行代码，快速进行方差分析和多重检验。（要想做好，必须先利好工具，这里同学明确建议大家使用R语言进行开发）

无论是单向还是双向方差分析都可以用一个函数完成，这个函数就是AOV()

ANOVA 模型拟合 1、aov() 函数

语法：aov(,data=)

：指定模型的公式

一般有几种模型公式：

式中特殊符号所表示的含义为：

2、单向方差分析

如下图数据所示，找出三种肥料是否存在显着差异

要进行方差分析，数据必须满足三个条件：独立性、正态性和方差齐性。

(一) 正常

在R语言中方差的符号是不是s，对于正态性，函数.test()是用来测试的，它提供了W统计量和对应的P值，所以P值可以直接作为判断标准。调用格式为.test(x)，参数x为待测数据集，为长度在35000之间的向量。

因此，在本例中，肥料 A、B 和 C 分别进行测试。

P值都大于显着性水平a=0.05，所以不能拒绝原假设，说明数据来自肥料三个水平的正态分布。

(二) 检验方差的同质性

R中最常用的测试，.test()调用格式是.test(x, g…)

其中参数X是一个数据向量或列表（list）；g 是因子向量，如果 X 是列表，则忽略 g。使用数据集时，也可以通过调用函数来完成：

.test(, 数据, , na….)

是上面写的ANOVA公式；data 指定数据集：是一个选项，可用于指定要分析的观察子集：na。表示遇到缺失值时应该采取的动作。

在本例中，检验了肥料 A、B 和 C 的方差齐性：

由于P值远大于显着性水平a=0.05，不能拒绝原假设，我们认为不同水平的数据是等方差的。

(三)单向方差分析

根据前面介绍的aov函数和公式，进行本例中的单向方差检验

(四) 多重比较

这里采用最小显着性差异检验法（即LSD法），结果用字母标记

这里 1、2、3 分别对应肥料 A、B 和 C。代表一个字母标记。

3、没有交互的双向方差分析

(一)将表中的数据转化为长表，即R语言可以分析的数据结构

也就是说，形式为：

数据导入 R 并重命名

(二)结合上面介绍的公式进行双向方差分析

从P值可以看出光照和温度存在显着差异。

(三)然后使用 的多重比较对数据进行多重比较，并用字母符号标记

4、具有交互作用的双向方差分析

(一)把数据转成长表一样没有交互

(一)将数据输入R并重命名

(二)具有交互作用的双向方差分析

可以看出，光照和温度存在显着差异，但它们的相互作用对结果没有显着影响。这与 SPSS 分析得到的结果相同。ANOVA在科研实验中起着重要的作用，而R语言进行ANOVA非常方便，只需要三两行代码就可以完成分析。

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