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输入1：

library(rio)covdata "covariancedata.sav")covdata$group group)library(dplyr)covdata %>%   group_by(group)%>%       sample_n(5)

结果1：

group   PSQI1 PSQI2

输入2：

covdata %>%   group_by(group)%>%summarize_at(vars(PSQI1,PSQI2),funs(n(),mean(.,na.rm=T),sd(.,na.rm=T)))

aggregate(cbind(PSQI1,PSQI2) ~ group, data = covdata,mean)

结果2：

 group    

输入3：

fit group,data=covdata)summary(fit)

结果3：

Df 

输入4：

fit1 group,data=covdata)summary(fit1)

结果4：

Df 

Anova(fit1 , type = "III")

输入5：

library(effects)

结果5：

group 

输入6：

TukeyHSD(fit1,

结果6：

Tukey multiple comparisons of means

输入7：

library(multcomp)postHocsgroup ="Tukey"))summary(postHocs)

结果7：

for General Linear Hypotheses

输入8：

par(mfrow=c(2,2))plot(fit1)

结果8：




输入9：

$residuals)

结果9：

    Shapiro-Wilk normality test

data:  fit1$residualsW = 1, p-value = 0.5

输入10：

library(car)leveneTest(fit1$residuals ~ group, center = mean, data = covdata)

结果10：

's Test for Homogeneity of Variance (center = mean)

输入11：

"HH")

结果11：




输入12：

library(ggpubr)ggscatter(covdata, x="PSQI1", y="PSQI2",color="group",shape=19,size=2.5,mean.point=T,mean.point.size=5,add="reg.line")+  stat_regline_equation(aes(label =  paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~~"), color = group))

ggplot(covdata,aes(x=PSQI1,y=PSQI2,color=group))+geom_point(aes(shape= group), size = 3) + geom_smooth(method = "lm", aes(fill = group), alpha = 0.1) +

labs(x = "PSQI1评分", y = "PSQI2评分")+theme(legend.position = "top")

结果12：




输入13：

library(rstatix)pwc <- emmeans_test(PSQI2~group, covariate = PSQI1,p.adjust.method = "bonferroni",data=covdata)pwc

结果13：

A 

输入14：

 get_emmeans(pwc)

结果14：

A 

输入15：

res

结果15：

ANOVA 

输入16：

"group", 

结果16：




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