农业试验中如何分析单因素方差分析
方差分析是统计分析应用中最广的方法了，可是怎么用R语言进行统计分析呢？当然, 农业试验中, 一般都是随机区组, 多因素随机区组, 裂区试验, 一年多点, 多年多点, 这里我们用最简单的示例讲解一下如何使用R语言进行分析. 其它试验设计的分析方法放在以后的微信文中进行讲解.
今天以agricolae包中的sweetpotato数据, 看一下如何进行方差分析, 如何进行多重比较, 如何进行作图.
1, 导入软件包和数据
library(agricolae)
data(sweetpotato)2, 查看数据类型
可以看到, 数据为两列, 第一列为不同病毒的类型, 第二列为产量, 为了研究不同病毒感染对产量的影响.
> head(sweetpotato)
virus yield
1 cc 28.5
2 cc 21.7
3 cc 23.0
4 fc 14.9
5 fc 10.6
6 fc 13.13, 使用R语言建模
因素: virus 变量: yield
model<-aov(yield~virus, data=sweetpotato)
summary(model)4, 方差分析结果:
可以看到不同病毒达到显著性水平.
> summary(model)
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
virus 3 1170.2 390.1 17.34 0.000733 ***
Residuals 8 179.9 22.5
---
Signif. codes:
0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 15, 多重比较:
这里多重比较采用LSD方法.
out <- LSD.test(model,"virus", p.adj="bonferroni")
out$groups结果可以看到, oo, ff,cc之间不显著(都有a), oo,ff与fc之间显著(字母没有交集).
> out$groups
yield groups
oo 36.90000 a
ff 36.33333 a
cc 24.40000 ab
fc 12.86667 b6, 多重比较作图
plot(out)
怎么样亲们, 你们get到了么? 如果有什么想要了解的, 留言吧!
end
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原始发表：2019-03-16，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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