SPSS方差分析的應用已經做得非常好了，絕大多數的方差分析問題均可通過SPSS“點菜單”的方式得以解決，R語言在統計和可視化方面有自己的特色，我們不妨來對比著學習。選用R語言自帶案例數據集PlantGrowth，研究兩個處理和一個對照組對植物產量的影響，每組10例共3記錄，主要考察處理對提高植物產量有無影響。數據構成：因變量weight，因子變量group，三個水平依次為ctrl、trt1、trt2。01數據正態性檢驗用夏皮羅-威爾克檢驗3組數據是否服從正態分布，樣本容量3~5000均可，這一點比SPSS說得更明確。語法代碼：data shapiro.test(data[1:10])shapiro.test(data[11:20])shapiro.test(data[21:30])ctrl、trt1、trt2三個分組的shapiro.test檢驗概率p依次為0.7475、0.4519、0.5643，均大于0.05，原假設成立(H0：假設數據服從正態分布)，表明3組數據均來自正態分布總體。02方差齊次檢驗用bartlett.test檢驗3個分組數據方差是否一致。語法代碼：bartlett.test(weight~group,data = PlantGrowth)直接看p-value = 0.2371>0.05，原假設成立(H0：假設3組數據方差相等)，表明3組數據的方差齊次。單因素方差分析，必須對數據正態性和方差齊次做出判斷，如果不滿足正態或方差齊次，則需要做出有關相應。(在《SPSS從入門到實踐提高》課程中有具體講述)03圖形可視化用箱圖觀察一下3組數據的分布情況。04單因素方差分析用R語言aov函數完成方差分析。語法代碼：dfc summary(dfc)R語言是用文本來輸出結果，這一點比SPSS遜色多了，讀取結果不夠直觀方便。方差分析表的p-value=0.0159<0.05，拒絕原假設(H0：3組樣本數據均值相等，無差異)，說明3組樣本均值有差異，不同處理方式對植物產量有顯著影響。05多重比較既然不同處理方式對產量有顯著影響，那么我們就有必要深究一下，與控制組ctrl相比，處理1組trt1和處理2組trt2哪一個方案更佳。選擇Dunnett比較法。語法代碼：library(multcomp)dcbj summary(dcbj)與控制組相比，trt1的產量下降了0.371，p=0.323>0.05，原假設成立(H0：trt1和ctrl產量無差異)，從絕對值來看trt產量下滑，但統計學上認為二者無差異。與控制組相比，trt2的產量提高了0.494，p=0.153>0.05，原假設成立(H0：trt2和ctrl產量無差異)，從絕對值來看trt產量雖然有所提升，但統計學上認為二者仍無差異。大家辛苦研究，統計上認為兩個處理方式竟然和對照組相比沒有啥差異，有點小尷尬啊。不過這種被統計拒絕，未達到顯著的情況也比較常見。多重比較的方法非常多，Dunnett法沒有LSD法靈敏，我們換LSD看看啥情況。語法代碼：install.packages("agricolae")dfclsd dfclsd$groups輸出一個可視化效果plot(dfclsd)可見，兩個處理與控制組相比均無差異。和Dunnett的結論一致。如果用SPSS來做LSD的話，trt2與ctrl相比，差異檢驗的p值=0.088，比較接近拒絕域臨界值水平0.05，如果我們將臨界值調整為0.1的話，可說明處理2與對照組產量差異顯著，那么在這項研究中，統計檢驗的拒絕域臨界值水平調整為0.1是否恰當或可行，可由這個領域的研究者們討論確定。本文認為，可以確定拒絕域顯著性水平a為0.1(有90%的把握)，此時可認為處理2組trt2控制組相比差異明顯，有統計學意義。本文完文/圖=數據小兵

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的方差分析中怎么看有无显著性影响_用R语言做单因素方差分析及多重比较的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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