简单r语言数据分析实例（用R语言做数据分析）

在《用R语言做数据分析——单因素方差分析多重比较和评估检验》中，我们探究了各种疗法对降低胆固醇的影响，现在用置换检验来分析：

> library(lmPerm)

> library(multcomp)

> set.seed(1234)

> fit <- aovp(response~trt,data=cholesterol,perm = "Prob")

[1] "Settings: unique SS "

> summary(fit)

Component 1 :

Df R Sum Sq R Mean Sq Iter Pr(Prob)

trt 4 1351.37 337.84 5000 < 2.2e-16 ***

Residuals 45 468.75 10.42

---

Signif. codes:

0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

结果表明，各疗法的效果不全相同

在《用R语言做数据分析——单因素协方差分析》中，我们探究了四种药物剂量对妊娠鼠崽体重的影响，现在用置换检验来分析：

> library(lmPerm)

> set.seed(1234)

> fit <- aovp(weight~gesttime dose, data=litter, perm = "Prob")

[1] "Settings: unique SS : numeric variables centered"

> summary(fit)

Component 1 :

Df R Sum Sq R Mean Sq Iter Pr(Prob)

gesttime 1 161.49 161.493 5000 0.0006 ***

dose 3 137.12 45.708 5000 0.0392 *

Residuals 69 1151.27 16.685

---

Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

依据p值可知，当控制妊娠期时间相同时，四种药物剂量对鼠崽的体重影响不相同。

在《用R语言做数据分析——双因素方差分析》中，我们探究了维生素C对豚鼠牙齿生长的影响，这个实验中两个可操作的因子时剂量（三水平）和喂食方式（两水平）。10只豚鼠分别被分配到每种处理组合中，形成3*2的实验设计。置换检验分析代码如下：

> library(lmPerm)

> set.seed(1234)

> fit <- aovp(len~supp*dose, data=ToothGrowth, perm = "Prob")

[1] "Settings: unique SS : numeric variables centered"

> summary(fit)

Component 1 :

Df R Sum Sq R Mean Sq Iter Pr(Prob)

supp 1 205.35 205.35 5000 < 2e-16 ***

dose 1 2224.30 2224.30 5000 < 2e-16 ***

supp:dose 1 88.92 88.92 2032 0.04724 *

Residuals 56 933.63 16.67

---

Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

在0.05的显著性水平下，三种效应都不等于0，在0.01的水平下，只有主效应显著。