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我们正在为生物学学生教授一门统计课程，并尝试使用 R 作为计算和数据可视化平台。我们希望尽可能避免使用额外的包并在 R 中做任何非常“花哨”的事情；本课程的重点是统计，而不是编程。尽管如此，我们还没有找到在 R 中为双因素 ANOVA 设计生成误差线图的非常好的方法。我们正在使用 ggplot2 包来制作绘图，虽然它确实有一个内置的 stat_summary 方法来生成 95% CI 误差线，但这些计算方法可能并不总是正确的方法。下面，我手动查看了 ANOVA 的代码并手动计算了 95% CI（标准误差是根据总残差估计的，而不仅仅是组内方差 ggplot' s 总结方法将使用）。最后，其实是有剧情的。

所以问题是......有没有更容易/更快/更简单的方法来做这一切？

我试图了解如何在 R 中使用 ANOVA 和事后测试。到目前为止，我已经使用 aov() 和 TukeyHSD() 来分析我的数据。例子：

我的问题是，现在我有一个巨大的成对比较列表，但不能用它做任何事情：

这个数据集有 40 行......理想情况下，我想得到一个看起来像这样的数据集：

• Act_Glu2：一个
• Act_Ala2：一个
• NegI_Ala2: b...

我希望你明白这一点。到目前为止，我在网上没有找到任何可比的东西......我还尝试在从 TukeyHSD 生成的文件中只选择重要的对，但文件并没有“确认”它是由行和列组成的，因此无法选择...... .

也许我的方法存在根本性的问题？

尝试学习 R。来自旧统计文本的一个问题想知道不同建筑工地的休息时间是否存在差异。麻烦的是，文本决定每个站点雇用不同数量的工人。因此，我被困住并寻求使用样本量不等的方差分析的帮助。

尝试对这些数据运行 manova：

创建一个data.frame：

检查data.frame：

我输入：

然后运行它：

我收到一条错误消息：

所以我认为它与度数列的名称有关：d05,d08,d10 所以我删除了 d 和 0 占位符。有同样的错误信息

然后我添加了 as.factor(Degrees)，再次运行 acc_manova，并遇到了同样的错误。

对此有什么想法吗？

我尝试使用 manova() 并且似乎无法获得正确的编程。我以这种方式尝试过（在另一篇文章中）：

R 错误消息中的 manova：“dimnames”[1] 的长度不等于数组范围

文本问题与踏板旋转和作为加速度预测因子的初始速度有关。

这是数据：

ACC

不知道下一步该做什么。

我正在将在线指南与旧文本配对以学习 R（第 182 页 - http://cran.r-project.org/doc/contrib/Faraway-PRA.pdf）。当我使用 R 包中的数据时（如教程示例中所示），没有问题。但是，当我使用文本中的数据时，我总是以没有 F 值和警告结束。

看一看：

数据到data.frame：

检查data.frame：

融化数据.frame：

检查融化的data.frame

执行方差分析并收到警告：

我能想到的唯一2个解释：

1：我编码错误 2：文本示例太“完美”，因为它们试图显示清晰的示例

在 R 中，可以使用命令比较两个拟合模型 fit1 和 fit2 anova(fit1,fit2)。

但是，如果我们尝试使用接口 Rpy2 类似地执行此操作，它总是会出错。单个模型的 anova，比如 anova(fit1) 可以通过 Rpy2 计算。

使用两个时发生的错误是：

所以，我想知道如何解决这个问题，以及如何比较 rpy2 中的两个拟合模型？

我想通过排除它们来检查我用于方差分析的数据点的影响：

我不想手动排除 1:10，而是想制作某种循环，以便所有 anova 立即流出。我是初学者，我尝试了以下操作：

，这并没有给出我想要的。有人可以帮我吗？

我正在对分为 9 个类别的变量进行方差分析。

其中 Z 是一个包含值的向量，Climes 包含要执行方差分析的 9 个类别，请记住，每个类别中的样本数量略有不同。

现在我想要一个详细的输出（例如，JMP 为我提供了一个 9*9 矩阵，它为每个类别对提供配对比较，即 t 检验结果）。

类的输出对象是否包含aov此信息？如果确实如此，我在文档中看不到它，如果没有，是否还有其他功能可以在 R 中执行详细的方差分析？

我有一个 R 数据框，其中包含来自多个主题的数据，每个主题都测试了几次。为了对集合进行统计，有一个主题（“id”）的因子和每个观察的一行（由因子“会话”给出）。IE

在上面的示例中，是否有一种简单的方法可以删除所有 id==2 的行，假设“measure”列在 id==2 的行之一中包含 NA？

更一般地说，由于我实际上为每个主题有很多度量（列）和四个会话（行），有没有一种优雅的方法来删除具有给定“id”因子级别的所有行，因为（至少）具有此“id”级别的行之一在列中包含 NA？

我的直觉是，可能有一个内置函数可以比我当前的解决方案更优雅地解决这个问题：

谢谢，/乔纳斯