使用R语言进行单（双）因素方差分析

9.1 先了解一些术语

方差分析： ANOVA， 协方差分析：ANCOVA (analysis of covariance )， 多元方差分析： muti-variate ANOVA， 多元协方差分析：MANCOVA

9.2 ANOVA 模型拟合

R语言中使用 aov() 函数 拟合 ANOVA模型， 结果和回归模型中 lm() 函数一样

aov()函数

R 表达式中常见的特殊符号：

R 常见研究设计的表达式：

• 单因素ANOVA： y ~ A
• 协变量的单因素ANOVA： y ~ x + A
• 双因素： y ~ A + B

注意： 因子的顺序很重要

9.3 one-way ANOVA

library(multcomp)
attach(cholesterol) # 加载数据
table(trt)
cholesterol
aggregate(response, by = list(trt), FUN = mean) # 求各组均值
aggregate(response, by = list(trt), FUN = sd)# 求标准差

fit <- aov(response ~ trt) # 检验组间差异
summary(fit)
install.packages('gplots')
library(gplots)
plotmeans(response ~ trt, xlab = 'treatmeat', 
          ylab = 'response', main = 'mean plot with 95% CI')
detach(cholesterol) # detach 数据

9.3.1 多重比较 – 就是组内再比较

使用TukeyHSD() 函数可以实现多重比较