ryuyan 方差分析_R语言入门之方差分析（ANOVA）

方差分析主要用于多个样本均数比较的假设检验，因为当我们使用t检验进行多组样本间均数的假设检验时，常常会增加一类错误。方差分析的主要思想是分解变异，即将总变异分解为处理因素引起的变异和随机误差引起的变异，通过对两者进行比较做出处理因素有无作用的统计推断。在后续的内容中我将会和大家详细讲解方差分析的统计原理。

在R语言进行方差分析是一件非常方便的事，我们通常只需要进行5步即可完成较高质量的方差分析,这五步主要是拟合模型、诊断性绘图、评估模型效应、多重比较和结果可视化。

这里使用的是R里内置的“npk”数据集，该数据集由24行和5列数据组成，第一列代表区组(共6个)，N、P和K分别代表氮、磷和钾元素的使用情况，yield代表豌豆产量，该数据集主要是用来研究不同肥料对豌豆产量的影响。

1. 拟合模型

在接下来的例子里，我将会以小写字母表示数值型向量，而大写字母表示因子数据。

# 完全随机设计的单因素方差分析

# fit

fit

# 随机区组设计(B代表区组)

# fit

fit

summary(fit) #查看拟合的结果

# 析因设计

# fit

fit

summary(fit)

2. 查看诊断分析图

诊断图主要是用来评估异方差性、正态性和对结果有影响的异常观测值。

layout(matrix(c(1,2,3,4),2,2)) # 创建2行2列的画布

plot(fit) # 绘制析因设计结果的诊断图<

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