ANOVA joka tunnetaan myös nimellä Analysis of Variance on voimakas tilastollinen menetelmä testata hypoteesia, joihin osallistuu enemmän kuin kaksi ryhmää (tunnetaan myös nimellä hoitoja). Kuitenkin, ANOVA on rajoitettu, tarjoaa yksityiskohtainen oivalluksia eri hoitoja tai ryhmät, ja tämä on, jossa Tukey (T) test tunnetaan myös nimellä T-testi tulee pelata. Tässä opetusohjelma, näytän miten valmistella input tiedostot ja suorittaa ANOVA ja Tukey testi R-ohjelmisto., Tarkempia tietoja ANOVASTA ja R: stä voit lukea tämän artikkelin tästä linkistä.
Vaihe 1.0 Ladata ja asentaa R-ohjelmiston ja R-studio
- Lataa ja asenna uusin versio R-ohjelmisto tästä linkistä
- Lataa ja asenna R-studio tästä linkistä
- Lopuksi, asenna kirjasto qtl T
Vaihe 1.,2 – Setup työhakemiston alla vaiheet:
Luo input-tiedosto, kuten esimerkissä alla:
Vaihe 2: Ajaa ANOVA T
2.,1 Tuonti-R paketti
Asenna R-paketti agricolae ja avaa kirjasto kirjoittamalla alla komento riville:
library(agricolae)
Huomautus: Muista asentaa oikea R-paketin ANOVA!
2.2 Tuoda tietoja
Tuonti tietosi kirjoittamalla alla command line:
data= read.table(file = "fileName.txt", header = T)2.3 Tarkista tiedot
Kun tiedot on tuotu, tarkistaa sen kirjoittamalla alla komentoriviä:
head(data_pressure)tail(data_pressure)2.,4 Suorittaa ANOVA
Nyt, Yksinkertaisesti ajaa ANOVA kirjoittamalla alla komento riviä:
data.lm <- lm(data$Dependent_variable ~ data$Treatment, data = data)data.av <- aov(data.lm)summary(data.av)tulokset pitäisi näyttää vastaavia kuten alla:
yhteenveto-lähtö, voidaan tulkita, että on merkittävä ero (eli P < 0.001) välillä Treatments kuitenkin, me toimivuudesta Tukey ’ s Test tutkia eroja käsittelyn nimitys käyttäen ohjeita.
3.,0 Conduct Tukey-testi
Kirjoita alla komennot ajaa Tukey testi:
data.test <- TukeyHSD(data.av)data.testAlla on yhteenveto Tukey testi:
edellä T-testi, voidaan päätellä, että on olemassa merkittävä ero ryhmien, paitsi välillä-ryhmät E-G P <0.,001
Finally, one can plot the above results using the below command:
plot(data.test)Output:
