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r 方差分析,R方差分析的事后多重比较可视化

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P 方差 分析、单因素方差分析/前提:在不同的水平上，如何用方差-1/的方法检验是否有显著性差异方差-1/前提:Ms in 方差 分析 ， 方差 分析是用来解决什么问题的方差分析(ANOVA 。
1、F、P、r、R、R平方有什么区别?【r 方差分析,R方差分析的事后多重比较可视化】在统计学中 ， F、P、R and R平方是常用的统计量，分别表示:F:F值是多元方差分析(Manova)中常用的统计量 ， 用来衡量两个或两个以上自变量对一个或一个以上因变量的影响 。P:P值是检验假设的常用统计量，用来衡量样本数据是支持还是反对原假设 。R:r是相关系数，表示两个变量线性相关的程度，取值范围为1~1 。R越接近1，两个变量的相关程度越大，反之亦然 。
2、 方差 分析中的MS,SS,F,DF分别是什么意思SS是偏离平均值的平方和，即变量中每个数据点与变量的平均值之差的平方和DF是自由度MS是均方，其值等于对应的SS除以DFF，即F统计量，这是方差 分析中用于假设检验的统计量，其值等于处理后的MS除以误差Ms. Ms均方根MS是均方差，SS是均方差之和，F是F统计量，DF是自由度 。方差 分析:又称“方差分析” ， 由R.A.Fisher发明，用于检验两个或多个样本之间差异的显著性 。
波动的原因可以分为两类，一类是不可控的随机因素 ， 一类是影响结果的可控因素 。分析方法:(1)比较成组设计中多个样本的均值 ， 应采用方差-1/这是一种完全随机的设计 ， 即单因素方差-1/ 。(2)随机区组设计的多个样本平均值的比较，应采用配伍组设计的方差 分析 ， 即两因子方差分析 。
3、《R语言实战》自学笔记61-重复测量 方差 分析重复测量方差 分析，即受试者被测量了不止一次 。本节重点介绍一个组内因子和一个组间因子方差 分析(这是一种常见的设计)的重复测量 。下面是一个R语言的实际例子 。基础安装包中的CO2数据集包含南北草本植物Echinochloacrusgalli的耐寒性研究结果(Potvin，Lechowicz ， Tardif，1990) 。在一定浓度CO2的环境下 ， 比较寒地植物和非寒地植物的光合作用速率 。
因变量是以毫升/升为单位的二氧化碳摄取量，自变量是植物类型(魁北克VS密西西比州)和七个水平(95 ~ 1000 umol/m 2秒)的二氧化碳浓度(conc) 。另外，Type是组间因子，conc是组内因子 。百度研究了一下 ， 反复测量了方差分析:modelaov(Y ~ B * W Error(Subject/W))，其中B为组间因子 ， W为组内因子 ， Subject为实验对象的ID 。
4、r多元 方差 分析summary.manova怎么解读计算图中f的值，即组间均方/组内均方 。数值越大，组间差异越大 ， 其实方差 分析还有一个临界值Fcrit，根据自由度查表找到 。F>Fcrit(0.05)表示组间差异大到一定程度，组间差异显著，F>Fcrit，。

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