ANOVA для трех подмножеств на R

Question

Я настоящий новичок в R. У меня есть файл данных .csv. Я создал 3 подмножества данных, которые представляют три разные группы ответов на вопросник.

p_groupFMI = subset(data, M_freq==1) #n= 
c_groupFMI = subset(data, M_freq==2) #n=
i_groupFMI = subset(data, M_freq==3) #n=

Я хочу попытаться сравнить средства этих трех групп с ANOVA. Тогда сделайте тест индейки. Могу ли я сделать это без необходимости создавать уровни и тому подобное?

Я пытался

aov.data = aov(data$Mean ~ data$M_freq, data=data)
summary(aov.data)
TukeyHSD(aov.data)

но это, похоже, не работает хорошо.

Answer 1

Вот некоторые данные, три группы обозначены как таковые с помощью группирующей переменной типа фактор.

n1 <- n2 <- n3 <- 4    
df.test <- as.data.frame(list(
    grouping = as.factor(c(rep(1,times=n1),rep(2,times=n2),rep(3,times=n3))), #arbitrary factor
    data = c(rnorm(n=n1,mean=1),rnorm(n=n2,mean=10),rnorm(n=n3,mean=11)))) #random data
head(df.test)
#   grouping       data
# 1        1  2.1026786
# 2        1  0.4464325
# 3        1 -1.0131310
# 4        1  1.6502438
# 5        2 10.8733848
# 6        2  9.3680943

Чтобы проверить, значительно ли отличаются значения групп для групп 1, 2 и 3:

anova <- aov(df.test$data ~ df.test$grouping)
summary(anova)
#                  Df Sum Sq Mean Sq F value
# df.test$grouping  2 280.93  140.47   111.4
# Residuals         9  11.34    1.26        
#                    Pr(>F)    
# df.test$grouping 4.47e-07 ***
# Residuals                    
# ---
# Signif. codes:  
# 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

И вы можете запустить тест Тьюки:

TukeyHSD(anova)
#   Tukey multiple comparisons of means
#     95% family-wise confidence level
# 
# Fit: aov(formula = df.test$data ~ df.test$grouping)
# 
# $`df.test$grouping`
#           diff       lwr       upr     p adj
# 2-1  9.9632077  7.746675 12.179740 0.0000014
# 3-1 10.5404363  8.323904 12.756969 0.0000009
# 3-2  0.5772286 -1.639304  2.793761 0.7542212