Question

我正在尝试在aov()行中使用tapply()函数，并且不确定它是否可行，或者我是否只是错误编码。

Factors<-c("Factor 1", "Factor 2")
Years<-c("Year 1", "Year 2", "Year 3","Year 4", "Year 5")
width<-rnorm(100)
height<-rnorm(100)

mydata<-data.frame(Years,Factors,width,height)

我想看看每年的因子水平之间是否存在差异。请注意，我的实际数据有几个因子级别，这就是我使用ANOVA而不是t检验的原因。

我可以tapply()执行“简单”功能，例如sum：

with(mydata,tapply(width,Factors,FUN="sum"))

从简单的例子中，我认为tapply()的工作方式是它基本上通过第二个条目Factors对数据进行子集，然后获取第一个条目width，然后放入它被声明为任何函数。通过这个推理，我试过了：

with(mydata,tapply(width~Factors,Years,FUN="aov"))

这会返回错误arguments must have the same length。

如果可以将tapply用于需要复杂输入的功能，我该如何进行此操作？我预计如何存储这样的输出存在问题。例如，如果我保存了2个anova，我想将它们保存为单个“变量名称”。

width.anova<-with(mydata,aov(width~Factors))
height.anova<-with(mydata,aov(height~Factors))

all.anovas<-c(width.anova, height.anova)

我希望能够做的是（*以下代码不起作用，只是为了展示我所得到的）：

#all.anovas$width.anova

显然c()功能不起作用。我知道为了能够使用$语法，我应该使用数据框，但以下内容不起作用：

all.anovas<-data.frame(width.anova, height.anova)

如果有更简单的方法来获得我正在寻找的结果，那么非常感谢任何有关该做什么的提示。同样，我正在寻找5个anovas - 比较5年中每个因子水平1和2之间的差异。实际上，我的数据有8年和5个因子水平。我将在几个变量（如宽度和高度）上做这些anova。

Answer 1

你使用了错误的功能。你可能想要更像这样的东西：

lapply(split(mydata,mydata$Years),function(x) aov(width ~ Factors,data = x))

或者您可以使用 plyr 包并执行以下操作：

dlply(mydata,.(Years),function(x) aov(width ~ Factors,data = x))

tapply通常用于处理向量，因此对于更复杂的对象，您需要一个不同的工具。

要解决您的评论，可能是这样的：

aov_fun <- function(x,vars){
    out <- vector("list",length(vars))
    names(out) <- vars
    f <- paste0(vars,"~Factors")
    for (i in seq_along(vars)){
        out[[i]] <- aov(as.formula(f[i]),data = x)
    }
    out
}

lapply(split(mydata,mydata$Years),aov_fun,vars = c('width','height'))

在apply系列中使用“复杂”功能

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