ANOVA不符合假设条件时的R语言分析

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于 2023-08-26 00:27:08 发布

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当ANOVA分析的正态性和方差齐性假设不满足时，本文介绍了在R语言中如何进行非参数方差分析（如Kruskal-Wallis检验）和修正的方差分析（如Welch’s检验），以及数据转换方法，提供相关代码示例。

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ANOVA不符合假设条件时的R语言分析

在统计学中，方差分析（ANOVA）是一种常用的方法，用于比较三个或更多组之间的平均差异。然而，在使用ANOVA之前，我们需要确保满足一些假设条件，包括正态分布和方差齐性。本文将讨论当ANOVA不满足这些条件时，在R语言中如何进行分析。

非正态分布情况下的非参数方差分析

当数据不符合正态分布假设时，可以使用非参数方差分析方法。在R语言中，可以使用Kruskal-Wallis检验来代替传统的单因素方差分析。

下面是一个使用Kruskal-Wallis检验的示例代码：

# 创建示例数据
group1 <- c(10, 12, 15, 13, 11)
group2 <- c(9, 8, 6, 7, 5)
group3 <- c(18, 16, 14, 17, 19)

# 执行Kruskal-Wallis检验
result <- kruskal.test(list(group1, group2, group3))

# 输出结果
print(result)

在上面的代码中，我们创建了三个组的示例数据（group1、group2和group3），然后使用kruskal.test()函数执行Kruskal-W

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