ANOVA, de asemenea, cunoscut sub numele de Analysis of Variance este o metodă statistică puternică pentru a testa o ipoteză care implică mai mult de două grupuri (de asemenea, cunoscut sub numele de tratamente). Cu toate acestea, ANOVA este limitată în furnizarea de informații detaliate între diferite tratamente sau grupuri, și aici este locul în care Tukey (T) test cunoscut și sub numele de T-test vine în joc. În acest tutorial, vă voi arăta cum să pregătiți fișierele input și să rulați testul ANOVA și Tukey în software-ul R., Pentru informații detaliate despre ANOVA și R, vă rugăm să citiți acest articol la acest link.
Pas 1.0 Descărca și instala programul R și R studio
- Descărcați și instalați cea mai recentă versiune a R software-ul de la acest link
- Descărcați și instalați R studio de la acest link
- în cele din Urmă, instalați biblioteca qtl în R
Pasul 1.,2 – Setup directorul de lucru urmând pașii de mai jos:
de a Crea un fișier de intrare așa cum se arată în exemplul de mai jos:
Pas 2: Alerga ANOVA în R
2.,1 Import pachet R
Instalare pachet R agricolae și deschideți biblioteca tastați comanda de mai jos linia:
library(agricolae)
Notă: Vă rugăm amintiți-vă pentru a instala corect R pachetului pentru ANOVA!
2.2 Import de date
Import date prin tastarea comenzii de mai jos linia:
data= read.table(file = "fileName.txt", header = T)2.3 verificarea datelor
Odată ce datele sunt importate, verifica-l prin tastarea de mai jos linia de comandă:
head(data_pressure)tail(data_pressure)2.,4 Conduită ANOVA
Acum, pur și Simplu rulați ANOVA prin tastarea comenzii de mai jos linii:
data.lm <- lm(data$Dependent_variable ~ data$Treatment, data = data)data.av <- aov(data.lm)summary(data.av)rezultatele ar trebui să arate similar cum se vede mai jos:
Din sumară de ieșire, se poate interpreta că există o diferență semnificativă (adică P < 0.001) între Treatments, cu toate acestea, ne-am perfom Testul Tukey pentru a investiga diferențele dintre toate treaments utilizând pașii de mai jos.
3.,0 Efectueze testul Tukey
mai jos, Tipul de comenzi pentru a rula testul Tukey:
data.test <- TukeyHSD(data.av)data.testmai Jos este un rezumat al testul Tukey:
Din cele de mai sus T-test, se poate concluziona că există o diferență semnificativă în cele mai multe dintre grupuri, cu excepția între grupurile-E-D la P <0.,001
Finally, one can plot the above results using the below command:
plot(data.test)Output:
