步驟1:入門:
如果您的計(jì)算機(jī)上尚未存在R,則可以從官方網(wǎng)站免費(fèi)下載位于:
http://cran.r-project.org/bin/windows/base/(Windows)
http://cran.r-project.org/bin/macosx/(Mac)
http://cran.r-project.org/(Linux)
選擇該版本的(32bit/64bit)版本操作系統(tǒng)的自然基礎(chǔ)。
打開R:
您將看到基本命令建議已打開。這是已執(zhí)行命令的日志和輸出。但是,無法對其進(jìn)行編輯,使其難以使用,而是使用以下命令打開腳本窗口:
文件》》
新腳本
此窗口充當(dāng)基本的文字處理器(靠近記事本),可以通過右鍵單擊一行或所選內(nèi)容并運(yùn)行它來編寫,編輯和執(zhí)行命令?;蛘?,快捷鍵Control + r也將執(zhí)行一行或選擇。
注意:
您可以通過在注釋的開頭加上井號(#)來在R中編寫注釋。步驟3中顯示了一個(gè)示例。
步驟2:讀取數(shù)據(jù):
.csv也許是最流行的文件處理數(shù)據(jù)文件時(shí)鍵入。 .csv文件可以從excel輕松制作?;蛘撸梢酝ㄟ^命名和指向變量將數(shù)據(jù)直接輸入R中(請參見輔助映像)。如果您有.csv文件,那就太好了!使用以下命令之一讀取它:
數(shù)據(jù)名稱= read.csv(“適當(dāng)?shù)木W(wǎng)頁或文件目錄”)
數(shù)據(jù)名稱= read.csv(file.choose( ))
完成此操作之后,請使用以下命令瀏覽數(shù)據(jù):
dim(數(shù)據(jù)名稱)
str(數(shù)據(jù)名稱)
頭(數(shù)據(jù)名稱)
附加(數(shù)據(jù)名稱)
注意:
您將需要運(yùn)行附加,否則需要R不會知道您要指的是什么數(shù)據(jù)集。
第3步:運(yùn)行ANOVA測試:
您做的很棒!您已經(jīng)接近完成一個(gè)獨(dú)立變量ANOVA測試。
使用以下R命令運(yùn)行方差分析:
name = aov(y variable?x variable)#運(yùn)行ANOVA測試。 》 ls(name)#列出測試存儲的項(xiàng)目。
summary(name)#給出基本的方差分析輸出。
圖像中的示例將卡路里作為因變量y與一個(gè)自變量進(jìn)行比較(在此示例中為糖)。
注意:
如果R找不到指定的變量,請確保標(biāo)點(diǎn)符號匹配并且您已經(jīng)執(zhí)行了‘a(chǎn)ttach(data)’命令。
步驟4:然后是一個(gè)自變量
具有多個(gè)自變量x1,x2到xn的情況是一個(gè)簡單的變化。 br》修改代碼,使自變量成為在它們之間帶有星號(*)的乘積:
name = aov(y?x1 * x2 * xn)
步驟5:解釋數(shù)據(jù):
讓我們從中獲取多元模型第4步。在這里,我們嘗試用糖,卡路里,脂肪,蛋白質(zhì)以及它們彼此之間的相互作用(糖* CalFat,糖*蛋白質(zhì),CalFat *蛋白質(zhì)和糖* CalFat *蛋白質(zhì))來描述卡路里。
焦點(diǎn)在列上:F大于上一列列出的值的概率。這通常稱為 p值。在大多數(shù)情況下,您將重要性置于alpha = .05級別,或者我們要求P值小于.05 才被視為具有統(tǒng)計(jì)意義。
立即我們可以看到,術(shù)語Sugars ,Sugars * CalFat和CalFat * Protein在.05級別上不顯著?;蛘?,我們看到CalFat和Sugars * CalFat * Protein分別是最佳術(shù)語,P值遠(yuǎn)小于.05。
由此我們可以得出結(jié)論,如果您的目標(biāo)是描述卡路里,則只需對CalFat進(jìn)行回歸或潛在的糖* CalFat *蛋白質(zhì)。如果您打算采集更多樣本,而您只關(guān)心它的預(yù)測或描述卡路里,那么您現(xiàn)在只需要從Fat中收集卡路里,而不必收集所有其他變量。
責(zé)任編輯:wv
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