R语言学习笔记：方差分析

1.单因素方差分析：适用于单因素A有两个水平或以上，研究个水平对因变量的影响

正态假设条件：W检验

shapiro.test():原假设为数据来自正态分布

方差齐性条件：Bartlett检验（主要用于正态分布的数据）

 

bartlett.test(x, g, ...)

x是数据向量或列表（list）；g是因子向量，如果x是列表则忽略g。

 

当使用数据集时，也可以通过formula调用函数

 

bartlett.test(formula, data, subset, na.action, ...)

formula是形如lhs~rhs的方差分析公式；data是数据集；subset指定观测值的子集用于分析；na.action表示对缺失值进行的行为

 

Levene检验（可用于正态分布，也用于非正态，较稳健）

levene.test():car包
 

 

levene.test(x,group)

x是数据向量，group是因子向量

 

单因素方差分析:目的是比较在因素A的r个水平下，实验结果是否有明显差异

aov():

 

aov(formula, data = NULL, projections = FALSE, qr = TRUE, contrasts = NULL, ...)

formula表示方差分析的公式，单因素中为x~A；data表示数据框；projections逻辑值，表示是否返回预测结果；qr表示是否返回qr分解结果；contrasts是公式中的一些因子的对比列表

 

oneway.test():

 

oneway.test(formula, data, subset, na.action, var.equal = FALSE)

若各水平下总体方差相等，则设置var.equal=TRUE,结果同aov()。默认方差不等，采用Welch近似方法。

 

也可以用lm()计算，然后使用anova()提取计算结果：anova(lm(formula))

多重t检验：检验两两水平下的样本之间的差异是否明显

pairwise.t.test():

 

pairwise.t.test(x, g, p.adjust.method=p.adjust.methods, pool.sd=!paired,paired=FALSE,alternative = c("two.sided","less","greater"),...)

x是响应向量；g是因子向量；p.adjust.method给出P值的修正方法，默认为Holm，当多重检验次数较多时，推荐使用"bonferroni"；paired为逻辑值，指示是否配对t检验；alternative指明检验的方向

 

秩和检验：采用秩样本进行比较，可以摆脱总体分布的束缚，不需要满足正态性和方差齐性，比较两个以上总体

krustal.test():

 

krustal.test(x,...)

krustal.test(x,g,...)

krustal.test(formula, data, subset, na.action, ...)

x是数据的向量或列表；g是由因子构成的向量，当x是列表时忽略g；formula是方差分析的公式；data是数据框；subset指定子集；na.action指定遇到缺失值的处理方法

 

双因素方差分析：只需将公式中的x~A改为x~A+B(无交互）或x~A*B（有交互），仍用aov()

生成因子水平：gl()

 

gl(n, k, length= n*k, labels = 1:n, ordered = FALSE)

n是因子的水平个数；k表示每一水平上重复的次数；labels对因子的不同水平添加标签；ordered为逻辑值，指示是否排序

 

绘制交互效应图：

interaction.plot()

 

interaction(x.factor, trace.factor, response, fun = mean, type = c("l","p","b","o","c"),legend=TRUE,trace.label = deparse(substitute(trace.factor)),...)

x.factor表示横轴的因子；trace.factor表示分类绘图的因子；response是数值向量，要输入响应变量；fun表示汇总数据的方式，默认为计算每个因子水平下的均值；type指定图形类型；legend是逻辑值，表示是否生成图例；trace.label给出图例中的标签

 

协方差分析： 实验个体初始条件不同，考虑这些不可控的因素的方差分析

ancova():HH包

 

ancova(formula, data.in = NULL, ..., x, groups)

formula指定模型；data.in指定输入数据框；x为协方差分析中的协变量，在作图时如果formula中不包括x则需要指明；groups指明绘图时分组的条件因子，当formula中的“|”后面不包括变量时使用