R语言Tukey检验进行事后比较实例：使用Tukey检验准确找出不同组之间的差异

最新推荐文章于 2025-06-04 09:24:46 发布

墨如夜色

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本文通过实例介绍如何使用R语言进行单因素方差分析和Tukey检验，以确定不同组之间的显著差异。在药物实验数据中，通过分析Tukey检验结果，可以识别哪些组的平均反应时间存在显著差异，如组A和组D之间。

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R语言Tukey检验进行事后比较实例：使用Tukey检验准确找出不同组之间的差异

在统计学中，单因素方差分析是一种常用的方法，用于比较不同的群体或处理之间的均值差异。然而，当我们得出主效应时，我们还想知道哪些组彼此不同。这时，Tukey检验是一种常用的事后比较方法，它可以帮助我们确定哪些组之间存在着显著的差异。

在本文中，我们将通过一个实例来演示如何使用R语言进行单因素方差分析和Tukey检验，并找出不同组之间的差异。

首先，我们需要准备数据。假设我们有一个药物实验，有4个不同剂量的药物组（组A、组B、组C和组D），每个组有10个观测值。我们的目标是比较这4个组的平均反应时间是否存在差异。

下面是数据的示例：

# 创建数据框
data <- data.frame(
  group = rep(c("A", "B", "C", "D"), each = 10),
  response_time = c(5.1, 4.8, 3.9, 4.2, 4.7, 5.2, 4.4, 4.9, 5.3, 5.0,
                    6.1, 5.8, 5.2, 5.4, 6.2, 5.9, 6.5, 6.3, 6.1, 6.4,
                    4.9, 5.3, 4.8, 5.0, 4.5, 4.7, 5

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