r语言怎么进行单因素方差分析

这篇文章主要介绍“r语言怎么进行单因素方差分析”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“r语言怎么进行单因素方差分析”文章能帮助大家解决问题。

创新互联建站专业网站设计、成都网站建设，集网站策划、网站设计、网站制作于一体，网站seo、网站优化、网站营销、软文平台等专业人才根据搜索规律编程设计，让网站在运行后，在搜索中有好的表现，专业设计制作为您带来效益的网站！让网站建设为您创造效益。

1, 导入软件包和数据

library(agricolae)
data(sweetpotato)

2, 查看数据类型

可以看到, 数据为两列, 第一列为不同病毒的类型, 第二列为产量, 为了研究不同病毒感染对产量的影响.

> head(sweetpotato)
 virus yield
1    cc  28.5
2    cc  21.7
3    cc  23.0
4    fc  14.9
5    fc  10.6
6    fc  13.1

3, 使用R语言建模

因素: virus
变量: yield

model<-aov(yield~virus, data=sweetpotato)
summary(model)

4, 方差分析结果:

可以看到不同病毒达到显著性水平.

> summary(model)
           Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)
virus        3 1170.2   390.1   17.34 0.000733 ***
Residuals    8  179.9    22.5
---
Signif. codes:
0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

5, 多重比较:

这里多重比较采用LSD方法.

out <- LSD.test(model,"virus", p.adj="bonferroni")
out$groups

结果可以看到, oo, ff,cc之间不显著(都有a), oo,ff与fc之间显著(字母没有交集).

> out$groups
     yield groups
oo 36.90000      a
ff 36.33333      a
cc 24.40000     ab
fc 12.86667      b

6, 多重比较作图

plot(out)

关于“r语言怎么进行单因素方差分析”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注创新互联行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。