方差分析流程

# https://blog.csdn.net/weixin_43566022/article/details/104459148
#一、数据录入
data <- read.table("温度水分字母.txt",sep="\t",header=TRUE,encoding = "UTF-8")#导入数据
head(data)#查看数据
#二、评估检验的假设条件
#第二步：对数据进行参数检验（独立性、正态性和方差齐性检验）
data1<-table(data$Y,data$A)
chisq.test(data1)#独立性检验函数chisq.test()
############独立性检验##########
#> chisq.test(data1)#独立性检验函数chisq.test()
#	Pearson's Chi-squared test
#data:  data1
# X-squared = 18, df = 14, p-value = 0.2068

#1、正态性检验
#1）q-q图检验正态性假设
library(car)
qqPlot(lm(A~Y,data=data),simulate = TRUE)
#q-q图中,当所有点落在两条虚线之间则服从正态性，此处出现两个异常值（第3和4个值），这里不做处理。


#2）shapiro.test()函数检验正态性
#shapiro.test(data$A)#p值为0.4449，满足正态性条件
#2、方差齐性检验
bartlett.test(A ~ Y, data = data)#p值为0.2801，说明各组方差没有显著不同。
#三、方差分析
aov <- aov(A ~ Y, data = data)
summary(aov)
#R语言自带的分析结果中没有总和项，这里分享一个函数，添加总和项。
#无需修改默认即可。
myaov <- function(aov){
  aov <- summary(aov)
  aov[[1]]["Total",] <- c(sum(aov[[1]][,1]),sum(aov[[1]][,2]),rep(NA,3))
  aov}
myaov(aov)#查看结果
#四、多重比较
#多重比较的方法有很多，LSD检验、Dunnett检验、Tukey检验、SNK检验、Bonferroni校正、scheffe检验（最保守）等等。
library(agricolae)
duncan <- duncan.test(aov,"Y")
duncan$group

#三、方差分析
aov <- aov(B ~ Y, data = data)
summary(aov)
#R语言自带的分析结果中没有总和项，这里分享一个函数，添加总和项。
#无需修改默认即可。
myaov <- function(aov){
  aov <- summary(aov)
  aov[[1]]["Total",] <- c(sum(aov[[1]][,1]),sum(aov[[1]][,2]),rep(NA,3))
  aov}
myaov(aov)#查看结果
#四、多重比较
#多重比较的方法有很多，LSD检验、Dunnett检验、Tukey检验、SNK检验、Bonferroni校正、scheffe检验（最保守）等等。
library(agricolae)
duncan <- duncan.test(aov,"Y")
duncan$group

#三、方差分析
aov <- aov(C ~ Y, data = data)
summary(aov)
#R语言自带的分析结果中没有总和项，这里分享一个函数，添加总和项。
#无需修改默认即可。
myaov <- function(aov){
  aov <- summary(aov)
  aov[[1]]["Total",] <- c(sum(aov[[1]][,1]),sum(aov[[1]][,2]),rep(NA,3))
  aov}
myaov(aov)#查看结果
#四、多重比较
#多重比较的方法有很多，LSD检验、Dunnett检验、Tukey检验、SNK检验、Bonferroni校正、scheffe检验（最保守）等等。
library(agricolae)
duncan <- duncan.test(aov,"Y")
duncan$group


#三、方差分析
aov <- aov(D ~ Y, data = data)
summary(aov)
#R语言自带的分析结果中没有总和项，这里分享一个函数，添加总和项。
#无需修改默认即可。
myaov <- function(aov){
  aov <- summary(aov)
  aov[[1]]["Total",] <- c(sum(aov[[1]][,1]),sum(aov[[1]][,2]),rep(NA,3))
  aov}
myaov(aov)#查看结果
#四、多重比较
#多重比较的方法有很多，LSD检验、Dunnett检验、Tukey检验、SNK检验、Bonferroni校正、scheffe检验（最保守）等等。
library(agricolae)
duncan <- duncan.test(aov,"Y")
duncan$group

#三、方差分析
aov <- aov(E ~ Y, data = data)
summary(aov)
#R语言自带的分析结果中没有总和项，这里分享一个函数，添加总和项。
#无需修改默认即可。
myaov <- function(aov){
  aov <- summary(aov)
  aov[[1]]["Total",] <- c(sum(aov[[1]][,1]),sum(aov[[1]][,2]),rep(NA,3))
  aov}
myaov(aov)#查看结果
#四、多重比较
#多重比较的方法有很多，LSD检验、Dunnett检验、Tukey检验、SNK检验、Bonferroni校正、scheffe检验（最保守）等等。
library(agricolae)
duncan <- duncan.test(aov,"Y")
duncan$group

#三、方差分析
aov <- aov(F ~ Y, data = data)
summary(aov)
#R语言自带的分析结果中没有总和项，这里分享一个函数，添加总和项。
#无需修改默认即可。
myaov <- function(aov){
  aov <- summary(aov)
  aov[[1]]["Total",] <- c(sum(aov[[1]][,1]),sum(aov[[1]][,2]),rep(NA,3))
  aov}
myaov(aov)#查看结果
#四、多重比较
#多重比较的方法有很多，LSD检验、Dunnett检验、Tukey检验、SNK检验、Bonferroni校正、scheffe检验（最保守）等等。
library(agricolae)
duncan <- duncan.test(aov,"Y")
duncan$group

#三、方差分析
aov <- aov(G ~ Y, data = data)
summary(aov)
#R语言自带的分析结果中没有总和项，这里分享一个函数，添加总和项。
#无需修改默认即可。
myaov <- function(aov){
  aov <- summary(aov)
  aov[[1]]["Total",] <- c(sum(aov[[1]][,1]),sum(aov[[1]][,2]),rep(NA,3))
  aov}
myaov(aov)#查看结果
#四、多重比较
#多重比较的方法有很多，LSD检验、Dunnett检验、Tukey检验、SNK检验、Bonferroni校正、scheffe检验（最保守）等等。
library(agricolae)
duncan <- duncan.test(aov,"Y")
duncan$group

#三、方差分析
aov <- aov(H ~ Y, data = data)
summary(aov)
#R语言自带的分析结果中没有总和项，这里分享一个函数，添加总和项。
#无需修改默认即可。
myaov <- function(aov){
  aov <- summary(aov)
  aov[[1]]["Total",] <- c(sum(aov[[1]][,1]),sum(aov[[1]][,2]),rep(NA,3))
  aov}
myaov(aov)#查看结果
#四、多重比较
#多重比较的方法有很多，LSD检验、Dunnett检验、Tukey检验、SNK检验、Bonferroni校正、scheffe检验（最保守）等等。
library(agricolae)
duncan <- duncan.test(aov,"Y")
duncan$group
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