Question

我是R的新手并试图做一个简单的方差分析。我创建了一个数据框：

MeanTable <- data.frame(Age=c("2","2","2","4","4","4","6","6","6"), 
   Yield=c("12.812","15.17","13.868","24.456","23.444","25.312",
         "21.146","21.63","21.84"),stringsAsFactors = FALSE)

然后尝试进行ANOVA，但我收到了这条警告信息：

警告讯息： 1：在mean.default（X [[i]]，...）中：参数不是数字或逻辑：返回NA 2：在mean.default（X [[i]]，...）中：参数不是数字或逻辑：返回NA 3：在mean.default（X [[i]]，...）中：参数不是数字或逻辑：返回NA

所以我认为这意味着我打算使用as.numeric将值从因子转换为数字。所以我这样做了：

as.numeric(MeanTable$Age)
is.numeric(MeanTable$Age)

但得到了FALSE。我究竟做错了什么？或者我的问题完全是另一回事？

Answer 1

您需要将响应值更改为数据框中的数字。

MeanTable <- data.frame(Age=c("2","2","2","4","4","4","6","6","6"), Yield=c("12.812","15.17","13.868","24.456","23.444","25.312", "21.146","21.63","21.84"),stringsAsFactors = FALSE) MeanTable$Yield <- as.numeric(MeanTable$Yield) lm(Yield~Age,data=MeanTable)

正如@rawr指出的那样，如果您的变量以数字开头会更容易。但是，要小心：如果你使Age数字而不是分类，那么你将拟合回归模型而不是单向方差分析。

as.numeric / as.integer在R中不起作用

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