SPSS > 使用技巧 > R语言方差分析p值怎么计算 R语言方差分析例题

R语言方差分析p值怎么计算 R语言方差分析例题

发布时间:2022-04-26 15: 40: 13

品牌型号:微星 gl62m

系统:Windows 11 

软件版本:R 4.1.3

作为统计软件的一员,方差分析在R语言里也是必不可少的一门课程,在方差分析的结果里,p值更是重中之重,本文就结合例题来介绍一下R语言中方差分析的p值怎么计算,R语言方差分析例题。因为一一介绍各种情况的篇幅过长,这里就以两样本均值的假设检验为例来说明。

一、r语言方差分析p值怎么计算

设两样本分别为X和Y,基于中心极限定理,无论X和Y属于什么分布,只要样本量足够大,它们的均值服从正态分布。由于两者是独立样本,故而它们均值也服从正态分布。

1、大样本情况下

设样本X为x1、x2、⋯、xn,样本Y为y1、y2、⋯、ym,它们的均值分布为:X、Y,方差为S2x/n、S3y/m

那么对应的统计量为:

图1:大样本的统计量
图1:大样本的统计量

 

p值是说在原假设成立的条件下,原假设发生的概率,若是p值小于0.05,发生概率小于0.05时,认为是小概率发生了,即是差异性显著,拒绝原假设。

公式:

双边假设的p值:

图2:双边假设的p值
图2:双边假设的p值

 

将系列代码输入R语言:

图3:大样本的p值
图3:大样本的p值

 

结果:得到[1] 1.608277e-05

2、小样本情况下:

输入系列代码:

 

图4:小样本的p值
图4:小样本的p值

 

得到结果:[1] 4.280554e-13

二、R语言的方差分析例题

接下来就来实战演练一下R语言如何进行方差分析的。

1.导入数据

  这里就直接调用R语言自带的一个数据库——分析不同的花的亚种,其花瓣的特征如长度,是否存在差异。

图5:引用数据
图5:引用数据

 

其中Species将鸢尾花分为三种,其它4个指标分别表示鸢尾花的花的特征。比如Sepal.Length表示花瓣的长度。这里Species成为分组变量,也就是所谓的“因素”(相当于回归分析中的x);花瓣的长度为结果变量(相当于回归分析中的y),是比较组间均值差异的变量指标。

2.键入R语言方差分析的因子(自变量和因变量)

图6:引入因子
图6:引入因子

 

3.键入avol函数命令

图7:键入avol命令
图7:键入avol命令

 

按回车,就可以得到初步结果

图8:avol分析初步结果
图8:avol分析初步结果

 

4.键入summary()函数提取方差分析结果

图9:summary函数
图9:summary函数

 

结果解释:p值远小于0.001,说明鸢尾花的品种这个因素,对鸢尾花花瓣的长度,有显著的影响;或通俗点说,不同种类的鸢尾花的花瓣长度(均值)显著不同(至少有两种显著不同)

三、方差分析在各大统计软件中孰优孰劣

Stata还是最简单高效。就两个命令,一个叫oneway,一个叫anova。oneway用于做单因素方差分析,anova则用于做多因素方差分析。

Excel、SPSS中也很方便,都有对应的选项可以直接分析。SPSS更胜于excel,excel一般用于呈现数据,而spss则是统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品,功能更强大,将spss用于方差分析更加简易。

在R语言和python中就要涉及到一些计算机语言了,没有形象具体的对话框和选项,相对来说啰嗦一些。不过更加严谨。

四、总结

这就是这次带来的R语言方差分析p值怎么计算,R语言方差分析例题,希望对大家有所帮助。

展开阅读全文

标签:SPSSIBM SPSS Statistics多元方差分析方差分析SPSS教程

读者也访问过这里:
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法,分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求:卡方检验是对多个类别的数据进行分析,T检验是对两组数据进行分析,方差分析是对多组数据进行检验。下面,小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中,显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标,通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的,可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析,spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
SPSS回归分析中的f值是什么 SPSS回归分析F值在什么范围合适
回归分析中以R表示相关性程度的高低,以F评价回归分析是否有统计学的意义,使用IBM SPSS Statistics进行回归分析,可以非常快速的完成R,F的计算,并且给出回归曲线方程,那么,SPSS回归分析中f值是什么?SPSS回归分析F值在什么范围合适,本文结合实例向大家作简单的说明。
2022-07-22
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法,它可以找出数据变量之间的未知关系,得到较为符合变量关系的数学表达式,以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量,在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析:双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
最新文章
SPSS误差图怎么画 SPSS误差图怎么分析
我们在制作分析报告时,如果想要让数据更容易被人读懂,可以在报告里面插入一些图表。因为图表属于一种可视化工具,比如我们会用条形图对比不同变量的均值大小、用饼图对比不同成分的占比等等。不同的图表应用的情形会有不同,本文会教大家SPSS误差图怎么画,SPSS误差图怎么分析的相关内容。
2025-04-27
SPSS数据清洗怎么操作 SPSS数据清洗异常值是多少
在进行数据统计分析时,往往需要对数据集进行数据清洗,这时候就可以借助SPSS数据统计分析软件。在SPSS中可以通过多种方法对数据集进行清洗,像是多重插补方法、平均值方法、替换法等等。接下来给大家详细讲解有关SPSS数据清洗怎么操作,SPSS数据清洗异常值是多少的相关内容。
2025-04-27
SPSS趋势性检验步骤 SPSS趋势性检验如何分析结果
趋势性检验,是一种检验自变量与因变量的变化之间是否存在线性变化趋势的分析方法。我们可以简单理解为,趋势性检验就是一种研究变化趋势的方法,比如随时间的变化趋势等。这种分析方法在生物学领域应用得比较多,其中还会涉及到生物学阶梯、等级关系等概念。接下来,一起来学习下SPSS趋势性检验步骤以及SPSS趋势性检验如何分析结果的相关内容。
2025-04-27
SPSS分层卡方检验步骤 SPSS分层卡方检验结果解读
分层卡方检验是SPSS中常用的统计分析方法之一,常用来识别分类变量中的混杂因素并控制其影响。通过将数据按混杂因素分层后,分别在每一层内分析分类变量之间的关联性,从而排除混杂变量的干扰。接下来本文将来带大家了解SPSS分层卡方检验步骤,SPSS分层卡方检验结果解读的相关内容。
2025-04-24
SPSS逻辑回归怎么做 SPSS逻辑回归结果怎么看
在实际生活中我们会遇到客户是否产生购买行为、产品是否合格、学生是否通过能力考核这些典型的二分类问题,对于这些问题我们都可以用SPSS中的逻辑回归来轻松解决。今天我们就来分析一下SPSS逻辑回归怎么做,SPSS逻辑回归结果怎么看的相关内容。
2025-04-24
SPSS变量重构是什么 SPSS变量重构怎么做
SPSS作为一款强大的数据统计分析软件,在数据分析和数据统计上有着很多的功能,除了常见的一些数据分析方法外,SPSS还可以对已有数据进行结构重组,这就是SPSS的变量重构功能。接下来给大家详细讲解有关SPSS变量重构是什么,SPSS变量重构怎么做的相关内容。
2025-04-24

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭,立即扫码关注,获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: