用R语言进行ANOVA分析

最新推荐文章于 2025-07-26 12:35:25 发布

原创

最新推荐文章于 2025-07-26 12:35:25 发布 · 2.7w 阅读

57 ·

CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍如何使用R语言进行ANOVA分析，包括通过R Studio加载.rda数据文件，并提供了相关的参考资料链接。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

打开.rda（rdata的简写）文件，可以用R.studio打开

#R
#对于比较不同组之间是否存在差别，用单因素方差分析法（ANOVA）

# ll
# 2019-03-14
#对于安装报错的包，可以修改镜像为china(lanzhou)
install.packages("car", dependencies=TRUE, INSTALL_opts = c('--no-lock'))
install.packages("multcomp", dependencies=TRUE, INSTALL_opts = c('--no-lock'))

library(readxl)
library(gplots)
library(car)
library(multcomp)

# read excel 打开第二个工作薄 数据格式为第一列是类别名，第二列是相对应的值 
data<-read_xlsx('C:\\Users\\guosheng\\Desktop\\name.xlsx',sheet=2)

# 统计各个类别的个数 （行标题为equ，value）
# 利用attach()来加载数据，不然在用table函数时会提示找不到对象'equ'
attach(data)
table(equ)

#各组均值
result_mean <-aggregate(val,by = list(equ),FUN= mean)

#各组标准差
result_sd <-  aggregate(val,by = list(equ),FUN= sd)

#检验组间差异（ANOVA）
fit<-aov(val~equ)
summary(fit)

# 绘制各组均值及其置信区间的图形
plotmeans(val ~ equ,xlab = 'name',ylab = 'values',mean = 'an plot\nwith 95% CI')

# 如果p<0.05时,说明各组之间有显著性差异，具体哪些组之间有显著性差异，还要进行多重比较，TukeyHSD()函数提供了对各组均值差异的成
#对检验。 注意TukeyHSD()函数与本章使用的HH包存在兼容性问题：若载入HH包，TukeyHSD()函数将会失效。对于