R语言嵌套方差分析案例研究

最新推荐文章于 2025-03-01 01:15:00 发布
最新推荐文章于 2025-03-01 01:15:00 发布
阅读量426 收藏 2
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： r语言 开发语言 R语言
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CyberByte/article/details/132349745
R语言 专栏收录该内容
90 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何使用R语言进行嵌套方差分析，通过案例研究展示如何处理存在嵌套因子的实验数据。内容包括导入所需包、创建虚拟数据集、执行嵌套方差分析、解读结果以及进行事后比较和可视化，旨在帮助读者理解和应用这一统计方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

R语言嵌套方差分析案例研究

在统计学中，方差分析（ANOVA）是一种用于比较多个组之间差异的方法。嵌套方差分析是方差分析的一种扩展形式，适用于实验设计中存在嵌套因子的情况。本文将介绍如何使用R语言进行嵌套方差分析，并提供相应的源代码。

假设我们有一个实验数据集，研究两种不同的药物对心率的影响。每个被试接受了两种药物的测试，而且在不同的时间点进行了重复测量。我们感兴趣的是，两种药物和时间对心率是否有显著影响。

首先，我们需要导入所需的R包。在本例中，我们使用tidyverse包来处理和可视化数据，car包来执行嵌套方差分析。

library(tidyverse)
library(car)

接下来，我们创建一个虚拟数据集来进行演示。假设我们有4个被试和2个时间点，每个时间点都有两种药物。我们随机生成心率数据，并将其保存为CSV文件。

set.seed(123)
data <- tibble(
  Subject = rep(1:4, each = 4),
  Time = rep(rep(c("T1", "T2"), each = 2), 4),
  Drug = rep(c("A", "B
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
R语言嵌套方差分析（Nested ANOVA）实战
statistics+insight+vista+power
03-04 491
R语言嵌套方差分析（Nested ANOVA）实战
R语言嵌套方差分析
ByteLegend的博客
08-19 386
接下来，我们需要准备数据。此外，因素B是嵌套在因素A中的，也就是说，每个因素A的水平下都有多个因素B的水平。通过使用R语言中的相关包，我们可以轻松地执行嵌套方差分析，并获得模型摘要和诊断图，以帮助解释和解读结果。我们将使用"lmer"函数从"lme4"包中执行线性混合模型，其中因素A和嵌套因子AB都作为固定效应，而个体（或实验单位）作为随机效应。在执行嵌套方差分析之前，我们需要将因素A和B转换为因子变量类型，并设置嵌套关系。除了模型摘要，我们还可以绘制模型的诊断图，以评估模型的拟合情况和随机效应的变异。
r语言算巢式设计方差分析_巢式嵌套设计的方差分析
weixin_39643244的博客
12-21 1195
B(A)df2=a(b-1)SS2=Q2-Q1MS2=SS2/df2MS2/MSeEdfe=(n-1)abSSe=W-Q2MSe=SSe/dfe总和nab-1SSt=W-C注：A因素有a个水平，B因素有b个水平，重复n次，总样本含量为nab，全部数据之总和为T，全部数据之平方和为W，校正数为C，Qi为系统分组分到第i级因素时，各小组数据之和的平方均值的和。W=2ijkxC=nabT2Q1...
三因素方差分析_连续变量假设检验 之 嵌套设计方差分析
weixin_30160343的博客
12-31 4338
嵌套设计方差分析概述嵌套设计(Nested Design)被称为巢式设计，同析因设计不同的是，嵌套设计处理的不是各因素各水平的全面组合，而是各因素按其隶属关系系统分组，各因素水平没有交叉。也就是说，在嵌套设计中，各个研究因素的影响有主次之分，而次要因素的各个水平是嵌套在主要因素水平下的，因而在统计分析时不能分析它们之间的交互作用。如在两因素的嵌套设计中，可按照因素的隶属关系，称两因素分别为一级处理...
深入解析R语言的贝叶斯网络模型：构建、优化与预测；INLA下的贝叶斯回归；现代贝叶斯统计学方法；R语言混合效应（多水平/层次/嵌套）
weixin_46747075的博客
05-24 2017
贝叶斯网络是一种结合图论与统计学理论提出的新型模型。贝叶斯网络不但能够统合已有的各种统计学方法，如混合回归模型，LASSO,自回归模型，隐马模型等等；而且在很大程度上能够弥补统计学模型不能够进行因果推断的缺憾。
【数据分析】R语言的广义线性混合模型（GLMM）分析案例
最新发布
专注生信领域
03-01 723
使用R语言进行广义线性混合模型（GLMM）分析，研究全球山脉中外来脊椎动物的丰富度（Alien Richness）及其在不同分类群（如鱼类、两栖动物、爬行动物、鸟类和哺乳动物）中的分布情况，并绘制模型效应大小的可视化图表。
R语言生物群落数据统计分析
PhyliciaFelicia的博客
10-27 1216
R语言、生物群落、数据分析、统计方法、混合效应模型、多元统计分析、生态学、群落生态学、保护生物学、景观生态学、物种多样性、线性模型（lm）、广义线性模型（glm）生态模型、结构方程模型（SEM）
R语言贝叶斯广义线性混合（多层次/水平/嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据...
拓端研究室TRL
11-23 959
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=24203本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯 GLM（广义线性模型）（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。当前教程特别关注贝叶斯逻辑回归在二元结果和计数/比例结果场景中的使用，以及模型评估的相应方法。使用教育数据示例。此外，本教程简要演示了贝叶斯 GLM 模型的多层次扩展。相关视频=本教程遵循以下结构：1.准备工作；2.GLM介绍...
R语言_方差分析
YoungGy的专栏
08-26 1万+
方差分析
excel统计分析——嵌套设计
maizeman126的博客
03-10 848
与裂区设计相似，先按一级因素设计试验，然后在一级因素下面设计二级因素，依此类推；但与裂区设计不同，嵌套设计的次级因素的不同水平被安排在上级因素的不同水平上，因素的不同水平没有交叉，而裂区设计的各级因素的不同水平时相互交叉的。a为A因素的水平数，b为B因素的水平数，n为重复数；Ti为A因素i水平下的观测值之和，Tj为B因素j水平的观测值之和；，T为所有观测值的总和。受嵌套关系的影响，计算A因素的统计量F时，以B因素的均方为分母，即。二级嵌套设计只有两个因素，二级因素的不同水平安排在一级因素的不同水平下。
方差分析、回归分析和多层回归分析（2）【 One-way ANOVA】
W2388727409的博客
04-19 915
One-way analysis of variance In statistics, one-way analysis of variance (abbreviated one-way ANOVA) is a technique used to compare means of three or more samples (using the F distribution). Thi...
使用R语言进行方差分析（ANOVA、ANCOVA）（一）
amyniez的博客，欢迎交流讨论
04-16 1万+
方差分析是检验多个总体的均值是否相等来判断分类型自变量对数值型因变量是否有影响。它的优点是可以增加分类的可靠性。如果要研究4个总体的均值那么要两两比较需要比较6次，如果每次犯第一类错误的概率都是0.05，那么随着实验次数的增多会增大犯错误的概率。一般来说，随着增加个体显著性检验的次数，偶然因素导致差别的可能性也会增大(并非均值真的存在差别)，而方差分析就是同时考虑所有的样本，因此排除了错误累积的概率，从而避免拒绝一个真实的原假设。
差异性分析之方差分析（ANOVA）
qq_60471758的博客
01-02 9946
方差分析ANOVA，SPSS+R操作
R语言 方差分析
weixin_42683052的博客
11-12 3486
# 方差分析 R IN ACTION ------------------------------------------------------- library(tidyverse) library(multcomp) cholesterol %>% tibble() cholesterol %>% attach() trt %>% table(treatment = .) # 各组样本大小 # 每10个患者接受其中一个药物疗法 # # 各组均值、标准差 response %&gt
R语言之方差分析篇
热门推荐
小凤的博客
06-14 10万+
当包含的因子是解释变量时，通常会从预测转向 级别差异的分析，即称作方差分析（）
机器学习 | R语言中的方差分析汇总
邓飞----育种数据分析之放飞自我
10-21 5543
方差分析，是统计中的基础分析方法，也是我们在分析数据时经常使用的方法。下面我总结一下R语言如何对常用的方差分析进行操作。 1. 方差分析的假定 上面这个思维导图，也可以看出，方差分析有三大假定：正态，独立和齐次，如果不满足，可以使用广义线性模型或者混合线性模型，或者广义线性混合模型去分析。 本次我们的主题有： 2. 数据来源 这里，我们使用的数据来源于R包agridat，它是讲农业相关的论文，书籍中相关的数据收集在了一起，更加符合我们的背景。 包的下载地址：https://cran.r-project.
R语言中的含一个组间因子和一个组内因子的重复测量方差分析
红豆和绿豆的博客
02-24 9121
我们关注寒带植物。因变量是二氧化碳吸收量（uptake），单位为ml/L，自变量是植 物类型Type（魁北克VS密西西比州）和七种水平（95~1000 umol/m^2 sec）的二氧化碳浓度（conc）。另外，Type是组间因子，conc是组内因子 w1b1 fit summary(fit) Error: Plant           Df Sum Sq Mean Sq F
R语言方差分析总结
医学和生信笔记的博客
10-31 4605
完美观看体验请至公众号查看本文。，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值