R语言单因素分析案例

1单因素方差分析实例1：在R中， aov() 函数提供了方差分析表的计算：

进行方差分析的步骤：

a.用数据框的格式输入数据：如：lamp<-data.frame(X=c() ， A=factor() )

b.调用aov() 函数计算方差分析：lamp.aov<-aov(X~A， data=lamp

c.用summary() 提取方差分析的信息

summary(lamp.aov) (anova.tab(lamp.aov) )

1单因素方差分析实例1

X<-c(1600,1610,1650,1680,1700,1720,1800,1580,1640,1640,1700,1750,1460,1550,1600,1620,1640,1740,1660,1820,1510,1520,1530,1570,1680,1600)

A<-factor(c(rep(1,7) , rep(2,5), rep(3,8), rep(4, 6) ) ) # 重复次数函数rep

lamp<-data.frame(X,A)

lamp.aov<-aov(X~A,data=lamp)

summary(lamp.aov)

Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

A 3 44361 14787 2.149 0.123

Residuals 22 151351 6880

1单因素方差分析实例1

分析上述计算结果， Df表示自由度， Sum Sq表示平方和， Mean Sq表示

均方， F value是F值， Pr(>F) 是p值， A即为因子A， Residuals是残差。

从P值(0.121>0.05)可以看出，没有充分理由拒绝零假设H0，也就是说，

4种材料生产出来的零件寿命没有显著差异

课后习题4

> X4<-c(6.5,7.3,7.3,3.0,7.3,5.6,7.3,4.5,4.4,5.9,3.6,5.5,4.5,5.2,3.5,3.6,3.7,2.6,4.3,3.7,5.0)

> A4<-factor(c(rep(1,7),rep(2,7),rep(3,7)))

> A4

[1] 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3

Levels: 1 2 3

> lamp4<-data.frame(X4,A4)

> lamp4.aov<-aov(X4~A4,data=lamp4)

> summary(lamp4.aov)

Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

A4 2 23.18 11.59 9.342 0.00165 **

Residuals 18 22.33 1.24

---

Signif. codes:

0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

课后习题6

> X6<-c(4.3,7.8,3.2,6.5,6.1,7.3,4.2,4.1,6.5,8.3,8.6,8.2,9.3,8.7,7.2,10.1,9.5,8.8,11.4,7.8)

> A6<-factor(c(rep(1,4),rep(2,4),rep(3,4),rep(4,4),rep(5,4)))

> A6

[1] 1 1 1 1 2 2 2 2 3 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5

Levels: 1 2 3 4 5

> lamp6<-data.frame(X6,A6)

> lamp6

X6 A6

1 4.3 1

2 7.8 1

3 3.2 1

4 6.5 1

5 6.1 2

6 7.3 2

7 4.2 2

8 4.1 2

9 6.5 3

10 8.3 3

11 8.6 3

12 8.2 3

13 9.3 4

14 8.7 4

15 7.2 4

16 10.1 4

17 9.5 5

18 8.8 5

19 11.4 5

20 7.8 5

> lamp6.aov<-aov(X6~A6,data=lamp6)

> summary(lamp6.aov)

Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

A6 4 55.54 13.884 6.059 0.00416 **

Residuals 15 34.37 2.292

---

Signif. codes:

0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

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