R 用回归来做 ANOVA

我们提到ANOVA和回归都是广义线性模型的特例。因此，本章所有的设计都可
以用lm()函数来分析。但是，为了更好地理解输出结果，需要弄明白在拟合模型时，R是如何处
理类别型变量的

> library(multcomp)
> levels(cholesterol$trt)
[1] "1time" "2times" "4times" "drugD" "drugE"

首先，用aov()函数拟合模型

> fit.aov <- aov(response ~ trt, data=cholesterol)
> summary(fit.aov) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
trt 4 1351.37 337.84 32.433 9.819e-13 ***
Residuals 45 468.75 10.42

现在，用lm()函数拟合同样的模型

。

> fit.lm <- lm(response ~ trt, data=cholesterol)
> summary(fit.lm)
Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 5.782 1.021 5.665 9.78e-07 ***
trt2times 3.443 1.443 2.385 0.0213 *
trt4times 6.593 1.443 4.568 3.82e-05 ***
trtdrugD 9.579 1.443 6.637 3.53e-08 ***
trtdrugE 15.166 1.443 10.507 1.08e-13 ***
Residual standard error: 3.227 on 45 degree

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