
兩因素方差分析
引子
考慮如下兩個變量的關(guān)系, 不同的種子和不同的肥料之間的關(guān)系
設(shè)有三種不同的種子A,B,C, 肥料有四種 1,2,3,4
將農(nóng)田分為很多小塊, 分別采用不同的種子和肥料, 考慮畝產(chǎn)量
農(nóng)作物設(shè)為小麥
計算每單位農(nóng)田產(chǎn)小麥的顆粒數(shù)還是重量?
例- 火箭推進器和燃料問題
一火箭采用4種燃料, 三種推進器做射程試驗, 每種燃料與每種推進器的組合各發(fā)射兩次, 得射程如下表所示
模型分析
這里試驗指標是射程, 推進器和燃料是因素, 分別有3, 4個水平
這是一個雙因素的試驗
試驗的目的在于考察在各種因素的各個水平下射程有誤顯著的差別
理論模型
2 兩因素方差分析的R實現(xiàn)
例
四種不同的機床, 操作員有三位, 輪換進行了三件元件的制作, 制作時間共36個, 數(shù)據(jù)如下, 請問機器和操作員不同對元件制作有無顯著的影響,另外機器和操作員之間有無交互效應(yīng)
## 數(shù)據(jù)集的生成
Y<-c(15,15,17,19,19,16,16,18,21,17,17,17,15,15,15,19,22,22,15,17,16,18,17,16,18,18,18,18,20,22,15,16,17,17,17,17)
A<-gl(4,9,36)
B<-gl(3,3,36)
jiqi<-data.frame(Y,A,B)
write.table(jiqi,file="data/jiqi.csv")
## 機器操作員數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu),輸出前6行數(shù)據(jù)
jiqi<-read.table("data/jiqi.csv")
head(jiqi)
Y A B
1 15 1 1
2 15 1 1
3 17 1 1
4 19 1 2
5 19 1 2
6 16 1 2
data/jiqi.csv
兩因素方差分析的代碼
jiqi$A<-as.factor(jiqi$A)
jiqi$B<-as.factor(jiqi$B)
jiqi.aov<-aov(Y~A+B+A:B,data=jiqi)
summary(jiqi.aov)
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
A 3 2.75 0.917 0.532 0.664528
B 2 27.17 13.583 7.887 0.002330 **
A:B 6 73.50 12.250 7.113 0.000192 ***
Residuals 24 41.33 1.722
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
說明 Y~A+B+A:B 為模型,表示考慮主效應(yīng) A ,B 和交互效應(yīng) A:B 對響應(yīng)變量 Y 的影響
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