如何在 R 中使用 Fisher 的最小显着性差异 (LSD)

单向方差分析用于确定三个或更多独立组的平均值之间是否存在统计学上的显着差异。

单向方差分析中使用的假设如下：

H 0：每组的均值相等。
H A : 至少其中一种方式与其他方式不同。
如果 ANOVA 的p 值小于某个显着性水平（如 α = .05），我们可以拒绝原假设并得出结论，至少一个组均值与其他均值不同。

但是为了准确地找出哪些组彼此不同，我们必须进行事后测试。

您可以使用agricolae包中的LSD.test()函数在 R 中执行此测试。

以下示例显示了如何在实践中使用此功能。

示例：R 中的 Fisher 的 LSD 检验
假设一位教授想知道三种不同的学习技巧是否会导致学生的考试成绩不同

下表显示了每个学生根据他们使用的学习技术的考试成绩：

我们可以使用以下代码创建此数据集并在 R 中对其执行单向方差分析：

#create data frame
df <- data.

如何在 R 中使用 Fisher 的最小显着性差异 (LSD)相关推荐

csv文件示例_如何在R中使用数据框和CSV文件-带有示例的详细介绍
csv文件示例 Welcome! If you want to start diving into data science and statistics, then data frames, CSV ...
如何在R中正确使用列表？
本文翻译自:How to Correctly Use Lists in R? Brief background: Many (most?) contemporary programming langu ...
rstudio r语言_如何在R中接受用户输入？
rstudio r语言 Taking a user input is very simple in R using readline() function. In this tutorial, we ...
如何在 R 中执行 Wald 测试
Wald 检验可用于测试模型中的一个或多个参数是否等于某些值. 此检验通常用于确定回归模型中的一个或多个预测变量是否等于零. 我们对此测试使用以下无效假设和替代假设: H 0:一些预测变量都等于零. ...
如何在 R 中计算条件概率
假设事件B已经发生,事件A发生的条件概率计算如下: P(A|B) = P(A∩B) / P(B) 在哪里: P(A∩B) = 事件A 和事件 B 同时发生的概率 . P(B) = 事件 B 发生的概 ...
如何在 R 中计算调整后的 R 平方
如果有什么问题和项目作业关于R语言,可以微信call我:RunsenLiu R 平方,通常写成 R 2,是响应变量中的方差比例,它可以由线性回归模型中的预测变量来解释. R-squared 的值可以在 ...
如何在 R 中读取 Zip 文件
您可以使用以下基本语法将 ZIP 文件读入 R: library(readr)#import data1.csv located within my_data.zip df <- read_cs ...
如何在 R 中找到 F 临界值
当您进行 F 检验时,您将获得 F 统计量作为结果.要确定 F 检验的结果是否具有统计显着性,可以将 F 统计量与 F 临界值进行比较.如果 F 统计量大于 F 临界值,则检验结果具有统计显着性. F ...
如何在 R 中计算 Cramer V
Cramer's V是衡量两个名义变量之间关联强度的指标. 它的范围从 0 到 1,其中: 0表示两个变量之间没有关联. 1表示两个变量之间存在强关联本教程提供了几个示例,说明如何在 R 中计算列联 ...

如何在 R 中使用 Fisher 的最小显着性差异 (LSD)

如何在 R 中使用 Fisher 的最小显着性差异 (LSD)相关推荐

最新文章

热门文章