如何从R中的aov输出中提取p值和F统计量？
方差分析技术可帮助我们确定两个以上变量之间是否存在显着的均值差。为了检测这种差异，我们可以使用F统计值或p值。如果F统计值大于F的临界值，或者p值小于显着性水平，那么我们说至少一种方法与其余方法显着不同。要提取p值和F统计值，我们可以利用ANOVA模型的摘要功能。
示例
set.seed(123)
Group<-rep(c("G1","G2","G3","G4"),times=5)
Response<-runif(20,2,5)
df<-data.frame(Group,Response)
df输出结果
Group Response 1 G1 2.862733 2 G2 4.364915 3 G3 3.226931 4 G4 4.649052 5 G1 4.821402 6 G2 2.136669 7 G3 3.584316 8 G4 4.677257 9 G1 3.654305 10 G2 3.369844 11 G3 4.870500 12 G4 3.360002 13 G1 4.032712 14 G2 3.717900 15 G3 2.308774 16 G4 4.699475 17 G1 2.738263 18 G2 2.126179 19 G3 2.983762 20 G4 4.863511 ANOVA<-aov(Response~Group,df) summary(ANOVA) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(F) Group 3 4.813 1.6043 2.141 0.135 Residuals 16 11.990 0.7494 summary(ANOVA)[[1]][1,4:5] F value Pr(F) Group 2.1408 0.1351
如果我们只想提取p值，则可以如下所示进行操作-
summary(ANOVA)[[1]][1,5] [1] 0.1351315
如果我们只想提取F值，则可以如下所示进行操作-
summary(ANOVA)[[1]][1,4] [1] 2.140825
示例
让我们再看一个例子-
Factor<-rep(c("F1","F2","F3","F4","F5"),each=4)
Dependent<-rnorm(20,2)
ANOVA_data<-data.frame(Factor,Dependent)
ANOVA_data输出结果
Factor Dependent 1 F1 2.2236414 2 F1 4.0072015 3 F1 3.0119791 4 F1 1.6975408 5 F2 0.9747552 6 F2 1.7326152 7 F2 1.8008943 8 F2 2.1311226 9 F3 2.1457999 10 F3 2.3620647 11 F3 2.6739812 12 F3 4.0720358 13 F4 1.4589714 14 F4 0.9295078 15 F4 1.6275433 16 F4 1.5148586 17 F5 2.2747842 18 F5 1.5204874 19 F5 2.7981053 20 F5 0.9955488 ANOVA_Model<-aov(Dependent~Factor,ANOVA_data) summary(ANOVA_Model) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(F) Factor 4 6.647 1.6617 3.04 0.0508 . Residuals 15 8.200 0.5467 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 summary(ANOVA_Model)[[1]][1,4:5] F value Pr(F) Factor 3.0395 0.05078 . --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 summary(ANOVA_Model)[[1]][1,5] [1] 0.05077798 summary(ANOVA_Model)[[1]][1,4] [1] 3.039549
热门推荐
10 对患者生日祝福语简短
11 结婚祝福语简短装备
12 周岁祝福语学生文案简短
13 订婚领证祝福语简短精辟
14 导师获奖祝福语大全简短
15 新婚购房祝福语简短精辟
16 牛年祝福语简短的爱人
17 送芒果的祝福语简短
18 送给学长毕业祝福语简短