aov은 불균형 데이터 세트에 적합합니다. 도움에 따라 ...provides a wrapper to lm for fitting linear models to balanced or unbalanced experimental designs. 하지만 나중에는 aov is designed for balanced designs, and the results can
데이터가 있고 ANOVA 및 post-hoc 테스트를 수행하는 경우 R 외부의 수치를 편집하지 않고 post-hoc 분류를 자동으로 추가하는 boxplot을 만드는 방법은 무엇입니까? ? 예를 들어, 다음은 시작하는 일부 데이터는 다음과 같습니다 install.packages("reshape", dependencies=T)
library(reshape)
2x2 계승 설계에 필요한 샘플 크기를 계산하려고합니다. 두 가지 질문이 있습니다. 이 때문에 내가 pwr.anova.test(k = , n = , f = , sig.level = , power =)
그러나 다음 코드를 사용하여 필요한 샘플 크기를 계산하기 위해 패키지 PWR과 한 일원 분산 분석 기능을 사용하고 1), I는 두 가지 방법으로 분산 분석
5 개 사이트의 일부 밀도 데이터에서 정규 분포에 대해 다 변수 테스트를 수행하려고합니다. mvnormtest 패키지의 mshapiro.test 각 사이트는 기둥이며 밀도는 아래에 있습니다. 상단 행이 머리글 (사이트 이름) 인 5 열 5 행입니다. datafilename="/Users/megsiesiple/Documents/Lisa/lisadensitie
차별적으로 발현 된 유전자를 확인하기위한 분석을 수행하고 싶습니다. 차별화 된 유전자를 찾기 전에 quantile normalization 또는 중간 절대 편차를 사용하여 데이터를 스케일해야합니까, 아니면 RMA를 통해 얻은 데이터에 anova를 직접 적용해야합니까? 사전에 많은
나는 균질 동질 (균질성, 균등성)의 기본 ANOVA 가정을 확인하기 위해 var.test과 bartlett.test을 사용 해왔다. 절차 일원 분산 분석을위한 매우 간단하다 : 2 × 2 테이블, bartlett.test(x ~ g) # where x is numeric, and g is a factor
var.test(x ~ g)
그러나, 즉 양방