^_^简约而不简单!欢迎来到梅卫平の阅览室!您是第 位访客^_^

🌱 VIP绿色通道

(一)常用检索: 1. JCR-IF查询路径一, 路径二, 路径三      2. CiteScore-IF查询     3. SCI期刊检索     4. 中科院分区查询路径一, 路径二     5. SSCI检索     6. ESCI检索     7. EI检索 (备用)     8. ISTP检索
(二)备用网址: 1. 梅斯SCI期刊智能查询     2. 论文被SCI收录情况查询方法     3. CSCD期刊检索     4. 中国知网检索     5. PubChem     6. ChemSpider     7. 科研者之家     8. 爱科研
(三)google/sci-hub镜像: 1. 谷歌学术镜像一, 镜像二     2. Sci-Hub有效域名一, 域名二     3. scihub_button (GitHub Link)     4. LibGen英文Book下载
(四)ESI检索&Nature Index查询: 1. ESI查询      2. Nature Index查询      3. Nature Index Journal列表
(五)基金查询入口: 1. 国自然官方查询     2. 国自然梅斯查询     3. 国自然科学网查询

R语言中的anova()并非单因素方差分析的ANOVA


(本文于 2016-11-30 17:09 首发于 “科学网”)

R语言中的 anova()并非我们一般实验设计的方差分析,欢迎大家自行比对其他软件分析结果,在此就不赘述。

一般的单因素方差分析即ANOVA, 在R语言中有两种:


第一种:

aov()->mod1,summary(mod1),此方法必须两步,不可直接 aov();

ex.,

1
2
aov(y~factor(species))->mod1
summary(mod1)

N.B.,此处结果在R语言中为type I 的ANOVA结果,根据实验设计需求决定是否采取此方法, 一般不采用


第二种:

② library(car)中的 Anova()

ex.,

1
2
3
library(car)
aov(y~factor(group))->mod1
Anova(mod1,type=3) # 注意字母大小写必须一致!
上述 type=3 的结果才是我们常说的单因素方差分析的结果


<已有 次阅读>


由于本文作者水平有限,文中如有错误之处,欢迎大家批评指正!

① 本文仅代表作者个人观点,不代表任何其它立场,欢迎交流合作!

② 转载与分享请注明:本文源于 http://meiweiping.cn

^_^ 本文字数统计:273 字