Question

到目前为止，我知道如何在R上运行ANOVA，但是我一直不得不复制代码以对另一个变量运行de ANOVA，我想知道是否可以通过某种方式将其循环传递给aov（）变量并将ANOVA的结果存储在变量中，因此我不必通过复制代码块来手动更改它们。

E.G。：

我要测试的变量：Z，Y，X

类别变量：治疗

VectorVariables = c（Z，Y，X）

for (i in Vector) {
   AnovaZ <- aov(Z ~ Treatment) #then
   AnovaY <- aov(Y ~ Treatment) # and so on..

}

有可能吗？

Answer 1

如果要循环播放，诀窍是使用as.formula(paste())。

创建一个列表（我们将其称为result）来存储每个aov的输出。然后循环遍历存储在Vector中的因变量名称：

n <- length(Vector)
result <- vector(mode="list", length=n)
for(i in 1:n) {
    result[[i]] <- aov(as.formula(paste(Vector[i], "~ Treament")))
}

Answer 2

不需要for循环！您可以简单地cbind一起使用不同的响应变量。

这里是一个例子：

由于您没有提供示例数据集，因此我将基于npk数据集生成一些示例数据，并在其中添加第二个响应变量yield2，该变量与{{ 1}}，并增加了白噪声。
```
yield
```
基于两个响应变量set.seed(2018) df <- npk df$yield2 <- df$yield + rnorm(nrow(df), mean = 0, sd = 5)和yield
执行方差分析
```
yield2
```
res <- aov(cbind(yield, yield2) ~ block, df) #Call: # aov(formula = cbind(yield, yield2) ~ block, data = df) # #Terms: # block Residuals #resp 1 343.295 533.070 #resp 2 905.0327 847.2597 #Deg. of Freedom 5 18 # #Residual standard errors: 5.441967 6.860757 #Estimated effects may be unbalanced和resp 1给出了分别运行resp 2和aov(yield ~ block, df)时得到的平方和。

因此，在您的情况下，该命令将类似于

aov(yield2 ~ block, df)

或者，如果您要运行并存储来自不同方差分析的结果，请将响应变量存储在res <- aov(cbind(Y, Z) ~ Treatment)中并使用list：

lapply

这将产生lapply(list(Y = "Y", Z = "Z"), function(x) aov(as.formula(sprintf("%s ~ Treatment", x)), df))的方差分析结果，其中每个list元素都对应一个响应变量。

Answer 3

另一种解决方案是使用列表列和purrr :: map。在使用许多模型（例如，参见http://r4ds.had.co.nz/many-models.html）时，这很有用。

library(tidyverse)

aov_f <- function(df) {aov(value ~ carb, data = df)}

mtcars_n <- gather(mtcars, obs, value, mpg:gear) %>%
  group_by(obs) %>%
  nest() %>%
  mutate(aov = map(data, aov_f))

具有不同因变量的R的ANOVA

3 个答案: