提前感谢您阅读此邮件。我是r的新手并尝试在数据子集中的子集上执行anova，该数据子集在下面称为统计数据。
treatment plant Climate height
ODOD OD WW 26.4
ODOD OD WW NA
ODOD OD WW 24.3
ODOD OD WW 19.5
ODOD OD D 13
ODOD OD D 19
ODOD OD D 33.4
ODOD OD D 17
KOD K WW 62.7
KOD K WW 78.7
KOD K WW 70
KOD K WW 65.6
KOD K D 54.8
KOD K D 51.6
KOD K D 57.4
KOD K D 59.6
BOD B WW 83.1
BOD B WW 80.2
BOD B WW 86.9
BOD B WW 62.4
BOD B D 36.5
BOD B D 30.5
BOD B D 43
BOD B D 49.5
IOD I WW 50.4
IOD I WW NA
IOD I WW 46.9
IOD I WW 59.6
IOD I D 44.3
IOD I D 33.2
IOD I D 31.2
IOD I D 32
KK K WW 73
KK K WW 69.8
KK K WW 64.5
KK K WW 62.3
KK K D 57.3
KK K D 60.6
KK K D 63.1
KK K D 64.3
KB K WW 62.7
KB K WW 41.1
KB K WW 65.9
KB K WW 79.1
KB K D 56
KB K D 55.5
KB K D 47.5
KB K D 52.2
KI K WW 74.7
KI K WW 80.1
KI K WW 82.4
KI K WW 72.1
KI K D 67.4
KI K D 51.7
KI K D 63.3
KI K D 67
BB B WW 70
BB B WW 62.8
BB B WW 78
BB B WW 77.7
BB B D 48.7
BB B D 45.8
BB B D 51.3
BB B D 56.8
BI B WW 76.8
BI B WW 59.7
BI B WW 77.2
BI B WW 87.1
BI B D 49.4
BI B D 34
BI B D 63.1
BI B D 50.8
II I WW 42.4
II I WW 48.1
II I WW 56.8
II I WW 50.1
II I D 39.5
II I D 41
II I D 40.1
II I D 41.9
ODOD OD WW 0
ODOD OD WW 21.3
ODOD OD WW 37.6
ODOD OD WW 5.5
ODOD OD D NA
ODOD OD D 25.6
ODOD OD D 14.9
ODOD OD D 22.6
KOD OD WW NA
KOD OD WW 12
KOD OD WW 14.4
KOD OD WW 30
KOD OD D NA
KOD OD D 8.5
KOD OD D 23
KOD OD D 27.3
BOD OD WW 15
BOD OD WW 35.9
BOD OD WW 26.9
BOD OD WW 24.5
BOD OD D 21.5
BOD OD D 11.6
BOD OD D 20
BOD OD D 18.2
IOD OD WW 33.9
IOD OD WW 20.4
IOD OD WW NA
IOD OD WW NA
IOD OD D NA
IOD OD D 33.7
IOD OD D 31.3
IOD OD D 26.4
KK K WW 76.4
KK K WW 74.5
KK K WW 63.8
KK K WW 72
KK K D 65.8
KK K D 54
KK K D 56.5
KK K D 62
KB B WW 68.7
KB B WW 65.9
KB B WW 60.6
KB B WW 66.1
KB B D 53.8
KB B D 52.4
KB B D 49.3
KB B D 54.1
KI I WW 34.3
KI I WW NA
KI I WW 37.2
KI I WW 50.3
KI I D 21
KI I D 34.4
KI I D 34.7
KI I D 18.4
BB B WW 42.5
BB B WW 54.4
BB B WW 74.3
BB B WW 71.4
BB B D 40.7
BB B D 45.7
BB B D 51.7
BB B D 39.4
BI I WW 46.4
BI I WW 41.9
BI I WW 29.9
BI I WW 29.6
BI I D 27.4
BI I D 36.5
BI I D 25
BI I D 36.6
II I WW 31.3
II I WW 51.2
II I WW 51.5
II I WW 41.6
II I D 38
II I D 35.6
II I D 40.5
II I D 33.5
如果我将数据子集化为单独的框架，例如
，我可以执行anovastatsOD<-subset(stats, plant=="OD")
aovOD<-aov(statsOD$height~stats$treatment)
哪个有效，但我有一个更大的数据集，有许多特征，它会更有效，更整洁，避免产生大量的新数据帧。有没有办法在下面的anova中构建它是我尝试过的一些代码的例子
aov1<-aov(stats$height~stats$treatment, plant=="OD")
答案 0 :(得分：1)
您可以在aov内部进行子集，如下所示：
aov1 <- aov(stats$height[stats$plant == "OD"] ~ stats$treatment[stats$plant == "OD"])
或者，为了减少输入，您可以使用with功能：
aov1 <- with(stats, aov(height[plant == "OD"] ~ treatment[plant == "OD"]))