**實現例項
案列：單因素方差分析中，你感興趣的是比較分類因子定義的兩個或多個組別中的因變數均值。以multcomp包中的cholesterol資料集為例，50個患者均接受降低膽固醇藥物**（trt）五種**中的一種**。其中三種**條件使用藥物相同，分別是20mg一天一次（1time）、10mg一天兩次（2times）和5mg一天四次（4times）。剩下的兩種方式（drugd和druge）代表候選藥物。
> library(multcomp)
> attach(cholesterol)
>
> # 統計各組樣本大小
> table(trt)
trt 1time 2times 4times drugd druge
10 10 10 10 10
>
> # 各組均值
> aggregate(response, by=list(trt), fun=mean)
group.1 x
1 1time 5.78197
2 2times 9.22497
3 4times 12.37478
4 drugd 15.36117
5 druge 20.94752
>
> # 各組標準差
> aggregate(response, by=list(trt), fun=sd)
group.1 x
1 1time 2.878113
2 2times 3.483054
3 4times 2.923119
4 drugd 3.454636
5 druge 3.345003
>
> # 進行方差分析
**例項實現在雙因素方差分析中，受試者被分配到兩因子的交叉類別組中。以基礎安裝中的toothgrowth資料集為例，隨機分配60只豚鼠，分別採用兩種餵食方法（橙汁或維生素c），各餵食方法中抗壞血酸含量有三種水平（0.5mg、1mg或2mg），每種處理方式組合都被分配10只豚鼠，牙齒長度為因變數。
> attach(toothgrowth)
> table(supp, dose)
dose
supp 0.5 1 2
oj 10 10 10
vc 10 10 10
>
> aggregate(len, by=list(supp, dose), fun=mean)
group.1 group.2 x
1 oj 0.5 13.23
2 vc 0.5 7.98
3 oj 1.0 22.70
4 vc 1.0 16.77
5 oj 2.0 26.06
6 vc 2.0 26.14
>
> aggregate(len, by=list(supp, dose), fun=sd)
group.1 group.2 x
1 oj 0.5 4.459709
2 vc 0.5 2.746634
3 oj 1.0 3.910953
4 vc 1.0 2.515309
5 oj 2.0 2.655058
6 vc 2.0 4.797731
>
> dose
#dose變數被轉換為因子變數，這樣aov()函式就會將它當做乙個分組變數，而不是乙個數值型協變數
> # condider interactive factor
> fit
> summary(fit)
df sum sq mean sq f value pr(>f)
supp 1 205.4 205.4 15.572 0.000231 ***
dose 2 2426.4 1213.2 92.000 < 2e-16 ***
supp:dose 2 108.3 54.2 4.107 0.021860 *
residuals 54 712.1 13.2
---signif. codes: 0 『***』 0.001 『**』 0.01 『*』 0.05 『.』 0.1 『 』 1
概率論與數理統計
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概率論與數理統計 2
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概率論與數理統計 3
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