R语言如何实现方差分析及其可视化

今天小编给大家分享一下R语言如何实现方差分析及其可视化的相关知识点，内容详细，逻辑清晰，相信大部分人都还太了解这方面的知识，所以分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后有所收获，下面我们一起来了解一下吧。

方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称"变异数分析"，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。 造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。

方差分析分类：

方差分析常用的为单因素方差分析和双因素方差分析，而多因素方差分析比较复杂用的不多，这里主要介绍前两种方差分析。

单因素方差分析

单因素方差分析比较的是分类因子定义的两个或多个组别中的因变量均值。与t检验区别：t检验适用于两列数据的均值比较。单因素方差分析适用于两列或更多列数据的均值比较。但对于两列数据的均值比较，单因素方差分析=等方差假设的双尾t检验。

以R中内置数据PlantGrowth集为例。不同地块（ 'ctrl', 'trt1', and 'trt2'）种植的植物的产量（weight）数据；解决的问题如下
1.不同地块产量是否存在差异
2.trt1与trt2是哪块差异更大

##正态性检验my_data <- PlantGrowthshapiro.test(my_data$weight)#结果表明，p=0.8915 >0.05，接受原假设，说明数据在多个水平下都是正态分布的。##方差齐性检验bartlett.test(weight~group,data=my_data)#结果表明，p=0.2371 >0.05，接受原假设，说明数据在不同水平下是等方差的。##单因素方差分析fit<-aov(weight~group,data=my_data)summary(fit)#            Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)  #group        2  3.766  1.8832   4.846 0.0159 *#Residuals   27 10.492  0.3886                 #---#Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1#结果表明，不同地块见产量差异非常显著。#如果用非参数检验法 Kruskal-Wallis testkruskal.test(weight ~ group, data = my_data)##多重比较（多重T检验），哪块差异更明显#R语言中TukeyHSD()函数提供了对各组均值差异的成对检验。TukeyHSD(fit)#如果用KW检验多重比较，pairwise.wilcox.test(PlantGrowth$weight, PlantGrowth$group,                     p.adjust.method = "BH")

更好的方法+绘图展示：

利用ggpubr包做方差分析，并可视化分析结果：

library("ggpubr")compare_means(weight ~ group, data = PlantGrowth,method="anova")compare_means(weight ~ group, data = PlantGrowth,method="kruskal.test")my_comparisons <- list(c("ctrl","trt1"), c("ctrl", "trt2"),                       c("trt1", "trt2"))ggboxplot(my_data, x = "group", y = "weight",           color = "group", palette = "jco",          order = c("ctrl", "trt1", "trt2"),          ylab = "Weight", xlab = "Treatment")+          stat_compare_means(label.y = 11,method = "anova")+          stat_compare_means(comparisons = my_comparisons,label.y = c(7,9,8))

或者小提琴图

ggviolin(my_data, x = "group", y = "weight",           fill = "group", palette = "jco",          order = c("ctrl", "trt1", "trt2"),          ylab = "Weight", xlab = "Treatment",add = "boxplot", add.params = list(fill="white"))+  stat_compare_means(label.y = 11,method = "anova")+     # Global p-value  stat_compare_means(comparisons = my_comparisons,label.y = c(7,9,8))

ggbarplot(PlantGrowth, x = "group", y = "weight", add = "mean_se",          color = "group",fill="group", palette = "jco")+  stat_compare_means(label.y = 11,method = "anova") +    # Global p-value  stat_compare_means(comparisons = my_comparisons,label.y = c(7,9, 8),method="t.test")+  scale_y_continuous(expand=c(0,0))

或者线图

ggline(my_data, x = "group", y = "weight",        add = c("mean_se", "jitter"),        order = c("ctrl", "trt1", "trt2"),       ylab = "Weight", xlab = "Treatment")+      stat_compare_means(label.y = 11,method = "anova")+   # Global p-value      stat_compare_means(comparisons = my_comparisons,label.y = c(7,9,8))

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