我需要一些帮助来在 R 中执行 N-way ANOVA 以捕获不同因素之间的相互依赖关系。在我的数据中，大约有 100 个不同的因素，我正在使用以下代码执行 ANOVA。
model.lm<-lm(y~., data=data)
anova(model.lm)
据我所知（可能我错了），这仅在每个因素上执行单向方差分析。由于某些原因，我需要在所有 100 个组之间执行 N 路 ANOVA，即从 x1 到 x100。我是否需要像下面这样指定每个因素，或者有一个速记符号？
model.lm<-lm(y~x1*x2*x3....,x100, data=data)
anova(model.lm)
您可以使用update.formula和~(.)^n符号。
例如，对于一个模型，包括来自 4 个变量a、b和c的3 向交互d
update(~a+b+c+d, ~(.)^3)
## ~a + b + c + d + a:b + a:c + a:d + b:c + b:d + c:d + a:b:c + a:b:d + a:c:d + b:c:d
因此，对于您想要适合 100 向交互的示例，我建议您考虑一个更合适的模型（特别是如果您需要在这里考虑）。
如果您决定继续使用基本的 ANOVA 方法，您可以执行类似的操作（并等待 R 由于您的大数据/不适当的模型而出现内存问题而崩溃。）
xvars <- paste0('x',1:100)
oneway <- reformulate(termlabels= xvars, response = 'y')
horribleformula <- update(oneway, . ~ (.)^100)
horriblemodel <- lm(horribleformula, data=data)
或者（感谢@Dason 接受这个）
stillhorrible <- lm(y ~ .^100, data = data)