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- 模型表（AOVModel，type =“effects”）喷雾喷雾效果表格ABCDEF 5.000 5. 833 -7 417 -4。583 -6。000 7. 167
- 比较对象现在包含一个列表，其中每个元素都以模型中的一个因子命名。在这个例子中，你只有一个元素，称为喷雾。对于每一个喷雾组合，这个元素都包含以下内容：
视频: Lazer Team 2024
要检查使用ANOVA（方差分析）创建的数据模型，可以使用R的summary（）函数如下：
summary（AOVModel）Df Sum Sq平均Sq F值Pr（> F）喷雾5 2669 533. 8 34. 7 <2e-16 ***残差66 1015 15. 4 ---签字。代码：0'***'0. 001'**'0. 01'*'0.05'。 R打印出方差分析表，实质上告诉你，不同的术语是否可以解释数据中显着的变化部分，这个表格告诉你一些关于术语的信息， （999）<！ - 1 - >
如何检查数据模型表
使用model。tables（ ）函数，您可以查看各个因素级别的结果，该函数允许您创建两个不同的表格;您可以查看每个组的估计平均结果，也可以查看总体模型表（AOVModel，type =“effects”）喷雾喷雾效果表格ABCDEF 5.000 5. 833 -7 417 -4。583 -6。000 7. 167
在这里你看到，例如，喷雾E平均比所有领域的平均值低6个臭虫。另一方面，在使用喷雾剂A的田间，农民平均发现五个臭虫比整体平均值要多。
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为了得到每组的模拟方法和整体平均值，只需使用参数值type ='means'而不是type ='effects'。
如何看待数据的个体差异
农民可能不会考虑购买喷雾剂A，但喷雾剂D又如何呢？虽然喷雾剂E和C似乎更好，但它们也可能更昂贵。为了测试喷雾之间的配对差异是否显着，可以使用Tukey's Honest Significant Difference（HSD）测试。 TukeyHSD（）函数可以让你很容易地做到这一点，就像这样：
比较对象现在包含一个列表，其中每个元素都以模型中的一个因子命名。在这个例子中，你只有一个元素，称为喷雾。对于每一个喷雾组合，这个元素都包含以下内容：
方法之间的区别。
围绕该平均差异的95％置信区间的较低和较高水平。p值，告诉你这个差异是否显着不同于零。这个p值是使用Tukey的方法调整的（因此，列名p adj）。
您可以使用经典的提取方法提取所有信息。例如，您可以获得有关D和C之间差异的信息： >>比较$ spray ['D-C'，] diff lwr upr p adj 2. 8333333 -1。 8660752 7. 5327418 0. 4920707
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如果你问Tukey，那么这个区别就不那么显眼了。
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如何绘制差异
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TukeyHSD对象具有另一个很好的功能：可以绘制。不要打扰剧情功能的帮助页面 - 所有你找到的是一句话：“有一个阴谋的方法。 “但它绝对有效！像这样试试看： >> plot（比较，las = 1）
你可以看到这个简单的行的输出。每条线表示两组之间的平均差异与相应的置信区间。只要置信区间不包括零（垂直线），两组之间的差异是显着的。
您可以使用一些图形参数来使绘图更具可读性。具体来说，las参数在这里很有用。通过将其设置为1，确保所有轴标签水平打印，以便您可以实际读取它们。
