R语言进行二因素随机区组方差分析及其多重比较（窗口软件GenStat也可实现）

这个melt函数，是reshape里面的包，安装reshape: install.packages("reshape")，
太不好意思了，没有测试好，回头我整理一下，重新上传解决方案。

谢谢谢谢

> with(df.2, duncan.test(y, A:B, DFerror = 14, MSerror =2.17,console=T))
Error in A:B : NA/NaN参数
此外: Warning messages:
1: In A:B : numerical expression has 24 elements: only the first used
2: In A:B : numerical expression has 24 elements: only the first used
3: In data.frame(y, trt) : 强制改变过程中产生了NA
4: In data.frame(y, trt) : 强制改变过程中产生了NA

为什么出现这种情况，无法进行A和B的多重比较啊？求指导

谢谢楼主

麦芽糖0811 发表于 2021-5-7 19:02
> with(df.2, duncan.test(y, A:B, DFerror = 14, MSerror =2.17,console=T))
Error in A:B : NA/NaN参数
...

同问，为什么会这样

> with(df.2, duncan.test(y, A:B, DFerror = 14, MSerror =2.17,console=T))
Error in A:B : NA/NaN参数
此外: Warning messages:
1: In A:B : numerical expression has 24 elements: only the first used
2: In A:B : numerical expression has 24 elements: only the first used
3: In data.frame(y, trt) : 强制改变过程中产生了NA
4: In data.frame(y, trt) : 强制改变过程中产生了NA

为什么出现这种情况，无法进行A和B的多重比较啊？求指导

“Error in names(DUNCAN) <- 2:ntr :
  'names'属性的长度[2]必需和矢量的长度[1]一样”
您好，运行最后一步的时候出现了这种错误，应该怎么解决。

请问，出现最后一行的警告信息，互作的多重比较结果也没有出来，怎么处理？
with(ToothGrowth, duncan.test (len, supp:dose, DFerror = 54, MSerror =13.2, console=T))

Study: len ~ supp:dose

Duncan's new multiple range test
for len

Mean Square Error:  13.2

supp:dose,  means

       len      std  r       se Min  Max    Q25   Q50    Q75
1 18.99667 7.771366 30 0.663325 5.8 32.5 11.275 19.85 25.425
2 18.63000 7.653629 30 0.663325 4.2 33.9 14.500 19.25 24.500

Alpha: 0.05 ; DF Error: 54

Critical Range
       2
1.880743

Means with the same letter are not significantly different.

       len groups
1 18.99667      a
2 18.63000      a
Warning message:
In supp:dose : numerical expression has 60 elements: only the first used

要进行二因素随机区组方差分析（ANOVA），你首先需要准备数据，并将其转换为合适的格式。这里以R语言为例，使用了`library(reshape)`和`agricolae`库来进行数据分析。

1. **导入并整理数据**：确保你的数据文件正确导入，并且列名等信息准确无误。
2. **数据重塑（Reshaping Data）**：使用`melt()`函数将数据转换为“长”格式，这在进行复杂分析时很有用。这里假设`df`是原始的数据框。

```R
library(reshape)
library(agricolae)

# 假设你的数据已经读入到 df 这个 data frame 中了

# 将数据从宽格式转换为长格式
df.2 <- melt(df, id.vars = c("Block", "A", "B"))  # 确保列名正确
colnames(df.2)[3:4] <- c("Factor1", "Factor2")   # 可选，如果需要重新命名因子

# 调整数据结构以适应后续分析
df_final <- df.2[,c(1,5,6)]  # 保留Block, Factor1 和 Factor2 列，并调整顺序
colnames(df_final) <- c("Block", "A", "B")       # 确保列名正确对应

# 转换数据类型，确保Block、A和B是因子变量（Factor）
df_final$Block <- factor(df_final$Block)
df_final$A <- factor(df_final$A)
df_final$B <- factor(df_final$B)

```

3. **建立模型并进行方差分析**：使用`aov()`函数创建ANOVA模型。

```R
# 创建ANOVA模型，考虑主效应和交互作用
duncan.model <- aov(value ~ A * B + Error(Block), data = df_final)  # 确保数据框的列名与代码中一致

# 查看方差分析表
summary(duncan.model)
```

在你给出的部分输出结果中，显示了每个因子和交互作用项的显著性测试。例如，“A”、“B”以及“A:B”的F值及其对应的p值表明这些效应都是显著的。

4. **多重比较**：使用`HSD.test()`函数或类似的方法进行多重比较分析，这有助于理解不同处理组之间的具体差异。

```R
# 进行多重比较（以A因子为例）
HS.A <- HSD.test(duncan.model, "A", console=TRUE)
print(HS.A)

# 你还可以对其他因子和交互作用项做同样的多重比较分析

```

请注意，以上代码假设`value`是你的响应变量列名。你需要根据实际数据框的结构适当调整代码中的列名。

此外，在进行方差分析之前，通常需要检查模型的前提条件（如正态性和等方差性），这可以通过图形检查和相关测试来完成，以确保结果的有效性。

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