用 anova 代替 r
我尝试在不同的数据集上运行方差分析，但不太知道该怎么做.我搜索了一下，发现这很有用:https://stats.idre.ucla.edu/r/codefragments/looping_strings/ hsb2 我对上述代码的理解是它创建了一个函数 lm() 并将其应用于 varlist 中的每个变量，并对每个变量进行线性回归. 所以我认为使用 aov 而不是 lm 会像这样对我有
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model.matrix():为什么在这种情况下我会失去对对比度的控制
假设我们有一个玩具数据框: x 我想构建一个模型矩阵 # x1b x1c x2B x2C# 1 0 0 0 0# 2 0 0 0 0# 3 1 0 1 0# 4 1 0 1 0# 5 0 1 0 1# 6 0 1 0 1 作者: model.matrix(~ x1 + x2 - 1, data = x,对比.arg = list(x1 = contr.treatment(letters
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在 R 中循环许多单边方差分析
我想对不同的数值向量运行 100 个方差分析. 我的数值向量是 (ruy, fjr, akf ....) 来自我的 data.frame aa=aov(data.frame$ruy~data.frame$Group)方差分析(aa)ab=aov(data.frame$fjr~data.frame$Group)方差分析(ab)ac=aov(data.frame$akf~data.frame$
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如何编写一个用于创建模型并具有引用同一模型的函数的 for 循环
我正在尝试使用 rstatix 包中的 anova_test 函数对不平衡的双向方差分析运行事后分析.我需要迭代地运行这个事后测试，因为我有大约 26 个响应 (y) 变量.我的第一步是创建与 group 和 treatment 相关的所有 y 变量的模型.我已经成功地做到了这一点，创建了一个包含 26 个模型的列表: models
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r 中的方差分析和比较(正交单 df)的划分
我想在 anova(固定或混合模型)中进行单 df 正交对比.这里只是一个例子: require(nlme)数据(苜蓿)品种:具有哥萨克、拉达克和游侠水平的因素日期:具有水平的因素 无 S1 S20 O7块:具有级别 1 2 3 4 5 6 的因子产量:一个数字向量 这些数据以 Snedecor 和 Cochran (1980) 为例进行了描述裂区设计.实验中使用的处理结构是一个 3\time
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我如何让 R 吐出基于方差分析的 F 统计量的临界值?
R 中的 ANOVA 分析缺少的一件事是它不会自动显示临界值.其他的都是给的.我可以说我的 F 值比它应该的要高得多，但我想知道截止点的余量.有这个在线计算器可以根据自由度产生 F 统计的临界值，但我希望 R 这样做.http://www.danielsoper.com/statcalc/calculator.aspx?id=4 我该怎么做? 示例: >anova(anovaMode
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如何在 R 中对事后测试结果进行分类?
我试图了解如何在 R 中使用方差分析和事后检验.到目前为止，我已经使用 aov() 和 TukeyHSD() 来分析我的数据.示例: uni2.anova
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R中的两因素方差分析误差条图
我们正在为生物学学生教授统计课程，并尝试使用 R 作为计算和数据可视化平台.尽可能地，我们希望避免在 R 中使用额外的包和做任何非常“花哨"的事情；本课程的重点是统计，而不是编程.尽管如此，我们还没有找到一种很好的方法来在 R 中为两因素方差分析设计生成误差条图.我们正在使用 ggplot2 包来制作绘图，虽然它确实有一个内置的 stat_summary 方法来生成 95% CI 误差条，但这些计
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R中的自定义对比度:对比度系数矩阵或对比度矩阵/编码方案?以及如何到达那里?
自定义对比在分析中的使用非常广泛，例如:“这个三级因素的级别 1 和级别 3 的 DV 值是否有显着差异?" 直观地，这种对比以细胞均值表示为: c(1,0,-1) 这些对比中的一个或多个，绑定为列，形成对比系数矩阵，例如 mat = matrix(ncol = 2, byrow = TRUE, data = c(1, 0,0, 1,-1, -1))[,1] [,2][1,] 1 0[
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在 R 中使用 ezANOVA 输出进行计划对比
我一直在研究使用计划对比而不是事后 t 检验.我通常使用 ezANOVA(III 型 ANOVA)，但目前似乎不适合使用 ezANOVA 进行计划对比. aov() 另一方面是 I 型方差分析(我不想讨论哪种类型最适合哪种类型的设计).使用 aov()(用于组间设计)进行计划对比是很直接的，但我想在重复测量中进行 III 型方差分析，坦率地说 ezANOVA具有更加用户友好的输出. 记
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对 R 中因子的每个单独水平执行方差分析
我正在寻找一种简短有效的方法来对因子的每个水平进行单独的方差分析.我认为，我目前拥有的东西是多余的，而且会弄乱工作空间.假设我有以下内容: 字母编号问题1 1一个 2 1一个 3 1乙 1 1乙 2 1乙 3 11 12 13 1 我可以运行以下代码将数据帧拆分为子集 A、B 和 C: >list2env(split(data, data$Letter), globalenv())>ANOV
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不平衡数据集上的 2 向方差分析
aov 是否适用于不平衡的数据集.根据帮助...为lm提供了一个包装器，用于将线性模型拟合到平衡或不平衡的实验设计.但后来它说aov 是为平衡设计而设计的，如果没有平衡，结果可能很难解释. 我应该如何对 R 中的不平衡数据集执行 2 向方差分析? 我想重现 SAS 输出的 I 型和 III 型平方和的不同结果(使用 proc glm 时).我记得我们使用 III 型平方和来处理不平衡数
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python中的方差分析使用带有statsmodels或scipy的pandas数据框?
我想使用 Pandas 数据框来细分一个变量的方差. 例如，如果我有一个名为“度数"的列，并且我为不同的日期、城市和夜晚与白天建立了索引，我想找出这个系列中变异的哪一部分来自交叉- 部分城市变化，有多少来自时间序列变化，有多少来自夜间与白天. 在 Stata 中，我会使用固定效果并查看 R^2.希望我的问题有意义. 基本上，我想要做的是通过其他三个列找到“学位"的方差分析细分.
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多重 t 检验比较
我想知道如何使用 t.test 或 pairwise.t.test 在基因组合之间进行多重比较.首先，我如何比较基因 1 与基因 3、基因 3 与基因 4 等的所有组合?其次，我如何才能只比较基因 1 与其他基因的组合? 我需要为此创建一个函数吗? 假设我有下面的数据集，当“参数长度不同"时，我该怎么办? 谢谢. 基因 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S71 20000 1
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如何在样本大小不等的 R 中进行单向方差分析?
正在尝试学习 R.一个来自旧统计文本的问题想知道不同建筑工地的休息时间是否存在差异.问题是，文本决定每个站点雇用不同数量的工人.所以，我被困住了，正在寻找使用方差分析的帮助，样本大小不等. site1 解决方案 试试这个 site1 数据 Y 站点34 站点125 站点127 站点131 站点 126 站点134 站点121 站点 133 站点 235 站点231 站点 231
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R 中的 aov() 错误项:bw Error(id) 和 Error(id/timevar) 规范有什么区别?
aov(depvar~timevar+Error(id)) 和 aov(depvar~timevar+Error(id/timevar)) 公式有什么区别规格?这两种变体产生的结果略有不同. 这里曾经有人问过同样的问题:https://stats.stackexchange.com/questions/60108/how-to-write-the-error-term-in-repeated
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在 lmer 输出上运行 car Anova 后列出类型错误
我正在尝试在 R 中创建随机效应模型.我想在输出上运行 anova，我已经浏览了一些教程并复制了他们的示例，但我的不是在职的.我在 Anova 上不断收到以下错误: (1:length(names))[-which.term][sapply(names[-which.term],function(term2) is.relative(term, : 无效的下标类型 'list' 我正在
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方差分析中“mutate()"输入“data"的问题(rstatix)
这让我发疯.我正在使用 rstatix 的 anova_test，它告诉我我的列在它们明显存在时不存在. 这是我的数据框的样子: ID = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3)形式 = c(“A"、“A"、“A"、“B"、“B"、“B"、“A"、“A"、“A"、";B"、“B"、“B"、“A"、“A"、“A"、“B"
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方差分析，for 循环来应用函数
>str(set)'data.frame':1000 个观察.6 个变量:$ ID:因素..$ a :因子..$ b:因子..$ c:因数..$ 日期:数..$ 对比:Ord.factor ..＞X[1] "a" "b" "c"for (i in 1 :length(X) ){我=X[i]f=as.formula(paste("dat~contrasts*", paste(my,"Error(ID
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从pairwise.t.test 中提取t 值
我想知道是否可以从 pairwise.t.test 函数中提取 t 值，因为它只报告 p 值.在运行重复测量方差分析后，我使用 pairwise.t.test() 进行多重比较，该方差分析报告了显着的主效应. 先谢谢你！ 解决方案 在尝试解决类似问题时，可以尝试一些简单的方法(当然，不能保证它们在任何给定的情况下都能正常工作).首先要尝试的是查看文档 (?pairwise.t.tes
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