R语言实战应用精讲50篇（八）-随机区组设计资料的方差分析

最新推荐文章于 2025-04-30 01:00:00 发布
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分类专栏： R语言实战应用案例精讲 文章标签： 机器学习 数据分析 方差分析 R语言
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/115121655
本文详细讲解了R语言中应用于随机区组设计的方差分析，包括数据载入、方差分析的实施及结果解读。通过使用如`lm`、`Anova`和`aov`等函数，展示了如何分析治疗方法和区组效应，并讨论了方差分析的适用条件。结果表明，不同治疗方法对血红蛋白的影响存在显著差异。

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

前言

图片

这是一个非常典型的区组设计，可考虑随机区组设计的方差分析。随机区组设计的方差分析在统计上常常归在单因素方差分析里面，“区组”并不是严格意义的“因素”（因素字面是相对处理或者叫干预因素而言的），但在进行统计分析的时候，模型是将其作为因素或协变量来处理的。其分析方法跟单因素的方差分析采用的几乎是相同的函数，只是多了一个自变量而已。

本文涉及到命令有read_excel{readxl}、lm {stats}、Anova {car}、aov {stats}等。

 

【1】数据载入

library(readxl)

bFd <- read_excel("D:/Temp/rbFdata.xlsx")

【2】方差分析

[2.1]回归法:lm {stats}

Block<-factor(bFd$block)

blrfit=lm(bFd$HBia~Block+bFd$group)  
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