Упорядочить данные в R для содержимого определенных столбцов, а не 2 столбцов 1

Question

Привет, я действительно новичок в использовании R, и у нас есть многофакторные данные для анализа, необработанные данные превосходны, и я хочу переставить столбцы или сгруппировать данные в R. В настоящее время пол (B, S) и порода (R,W) - это их собственные столбцы, но я хотел бы почти объединить строки породы и пола, а затем сгруппировать данные по одной породе и полу.Возможные комбинации породы и пола (RB, RS, WB, WS) вместе, разделяя данные в соответствии с этими совместными факторами, а не индивидуально, для выполнения ANOVA.Извините, если это не имеет смысла!или если это вообще возможно.Спасибо за любую помощь.

Это образец данных, я не знаю, как правильно отформатировать его, так что извините.но это только 10 из 12500 выборочных размеров

породы половой гестации_период days_to_110кг28,784

WB 118 168,68 29,968

WB 118 177,64 27,664

WB 118 174,28 32,028

RS 114 184,94 23,876

RB 114 188,8422,952

RS 114 183,75 26,65

Вызов: aov (формула = p1_plus_p3_fat_depth_mm ~ порода + пол + порода: пол, данные = свинья)

Остатки: мин. 1Q Медиана 3Q Макс.-16,521 -2,904 -0,393 2,485 19,880

Коэффициенты: Estimate Std.Значение ошибки t Pr (> | t |)
(перехват) 24,69350 0,08129 303,772 <2e-16 <strong>* breedW 0,60700 0,10887 5,576 2,52e-08 * sexS 2,41582 0,10470 23,073 <2e-16 ***</p>

порода W: пол 0,17186 0,15003 1,145 0,252

Signif.коды: 0 '' 0,001 '' 0,01 '' 0,05 '.'0,1 '' 1

Остаточная стандартная ошибка: 4,187 на 12800 степенях свободы. Множественный R-квадрат: 0,08123, Скорректированный R-квадрат: 0,08102 F-статистика: 377,2 на 3 и 12800 DF, значение p: <2,2е-16 </p>

Answer 1

Если вы хотите сделать только анову, вы можете пропустить часть группировки.

#Reading in the data:
breed <- read.table(text ="
breed sex gestation_period days_to_110kg p1_plus_p3_fat_depth_mm

R B 112 169.56 31.418

W B 118 175.4 27.24

W B 118 188.84 28.784

W B 118 168.68 29.968

W B 118 177.64 27.664

W B 118 174.28 32.028

R S 114 184.94 23.876

R B 114 188.84 22.952

R S 114 183.75 26.65", stringsAsFactors = FALSE, header = TRUE)

#Performing ANOVA:
sexbreed_aov <- aov(p1_plus_p3_fat_depth_mm ~ breed + sex + breed:sex, data = breed)

Проверьте результат с помощью summary().Примечание. Для взаимодействий, которые вас интересуют, выборочные данные слишком малы.Но вы можете применить этот код как есть.

> anova(sexbreed_aov)
Analysis of Variance Table

Response: days_to_110kg
          Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
breed      1  51.30  51.296  0.7574 0.4176
sex        1  26.47  26.471  0.3909 0.5549
Residuals  6 406.34  67.723  

ОБНОВЛЕНИЕ (пришлось исправить некоторые вещи):

Вы не должны использовать summary.lm() для двухфакторной ановы, поскольку япервый сделал.Это полезно только для одностороннего анова.Вы можете использовать summary(sexbreed_aov) или anova(sexbreed_aov).Так что забудьте про breedW:sexS.Если вы хотите проверить все конкретные взаимодействия, вы все равно можете сделать: TukeyHSD(sexbreed_aov)