R语言实战应用精讲50篇（八）-随机区组设计资料的方差分析
【摘要】
前言
这是一个非常典型的区组设计，可考虑随机区组设计的方差分析。随机区组设计的方差分析在统计上常常归在单因素方差分析里面，“区组”并不是严格意义的“因素”（因素字面是相对处理或者叫干预因素而言的），但在进行统计分析的时候，模型是将其作为因素或协变量来处理的。其分析方法跟单因素的方差分析采用的几乎是相同的函数，只是多了一个自变量而已...
前言
这是一个非常典型的区组设计，可考虑随机区组设计的方差分析。随机区组设计的方差分析在统计上常常归在单因素方差分析里面，“区组”并不是严格意义的“因素”（因素字面是相对处理或者叫干预因素而言的），但在进行统计分析的时候，模型是将其作为因素或协变量来处理的。其分析方法跟单因素的方差分析采用的几乎是相同的函数，只是多了一个自变量而已。
本文涉及到命令有read_excel{readxl}、lm {stats}、Anova {car}、aov {stats}等。
【1】数据载入
library(readxl)
bFd <- read_excel("D:/Temp/rbFdata.xlsx")
【2】方差分析
[2.1]回归法:lm {stats}
Block<-factor(bFd$block)
blrfit=lm(bFd$HBia~Block+bFd$group) #等同于blrfit=lm(HBia~Block+group,data=bFd)
summary(blrfit)
结果以线
文章来源: wenyusuran.blog.csdn.net，作者：文宇肃然，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。
原文链接：wenyusuran.blog.csdn.net/article/details/115121655
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