R语言中单因素方差分析的实现—顺便标出abcd
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了R语言中单因素方差分析的实现—顺便标出abcd相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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写在前面
上次更新的双因素方差分析反响很不错,这期的更新就讲一下怎样在R中实现单因素方差分析。众所周知,我们使用SPSS进行单因素方差分析时,最麻烦的莫过于标注abcd显著性,不但麻烦也容易看跑偏,出现一些不必要的错误。而在R语言中,这些都是由R自动实现的。
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前期准备
因为要实现自动标注abcd,所以需要一些提前封装好的函数,且必须在R 3.5.3及以上版本运行。进行数据分析前需做以下操作,目的是为了调用提前封装好的函数。
第一步:桌面上新建一个文件夹 取名 工作目录
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第二步:将封装好的两个函数复制到文件夹
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第三步:打开R studio设置工作目录
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设置完成,现在可以步入正题了
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示例数据下载
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实现代码
#数据正态分布检验
df <- read.csv(file.choose())
tapply(df$yield,df$Treat,shapiro.test)
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#数据方差齐性检验
bartlett.test(yield~Treat,df)
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#方差分析
fit <- aov(yield ~ Treat, df)
summary(fit)
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#多重比较
source("boxplerk.R")
source("boxplert.R")
#单因素方差分析
boxplert(df$yield,df$Treat,xlab = "",ylab = "Yield",
main = "",
bcol = (1:5) + 1,
p.adj = "holm"
)
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以上是关于R语言中单因素方差分析的实现—顺便标出abcd的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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