如何在R中找到单因素方差分析的临界值F？

要在R中找到单因素方差分析的临界值F，我们可以按照以下步骤进行：

  • 首先，创建一个包含一个分类列和一个数值列的数据框。
  • 然后，使用aov函数查找方差分析表。
  • 之后，使用qf函数查找单因素方差分析的临界值F。

创建数据框

让我们创建一个如下所示的数据框：

 在线演示

Grp<-sample(LETTERS[1:4],20,replace=TRUE)
Score<-rnorm(20)
df<-data.frame(Grp,Score)
df

执行上述脚本后，将生成以下输出（由于随机化，此输出在您的系统上会有所不同）：

   Grp   Score
1  B    1.75508031
2  D   -1.43867197
3  B   -0.18409783
4  C   -1.72435769
5  C   -0.95996448
6  B    0.19776077
7  B    0.52247374
8  C   -1.28337249
9  C   -0.63236147
10 B    0.93966870
11 B    0.23925102
12 B    0.86565239
13 B    0.07353123
14 A   -0.62096596
15 A    -1.76680335
16 A    0.12203536
17 B    0.66276852
18 D    -0.50199349
19 A    -1.30960082
20 D    -1.32413279

创建方差分析表

使用aov函数和summary函数查找方差分析表：

 在线演示

Grp<-sample(LETTERS[1:4],20,replace=TRUE)
Score<-rnorm(20)
df<-data.frame(Grp,Score)
ANOVA<-aov(Score~Grp,data=df)
ANOVA<-summary(ANOVA)
ANOVA

输出

           Df Sum    Sq   Mean Sq F value Pr(>F)
Grp        3  12.870 4.29 11.6 0.000274 ***
Residuals 16  5.917 0.37
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

找到单因素方差分析的临界值F

使用qf函数查找单因素方差分析的临界值F：

 在线演示

Grp<-sample(LETTERS[1:4],20,replace=TRUE)
Score<-rnorm(20)
df<-data.frame(Grp,Score)
ANOVA<-aov(Score~Grp,data=df)
ANOVA<-summary(ANOVA)
qf(1-0.05,ANOVA[[1]][1,1],ANOVA[[1]][2,1])

输出

[1] 3.238872

更新于：2021年8月14日

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