更新項(xiàng)目
在上一篇文章【懶人必備】【增加P值輸出】R批量完成均值和SD計(jì)算，并以mean±SD的格式批量導(dǎo)出到EXCEL的基礎(chǔ)上汉柒，增加了事后檢驗(yàn)及各組間差異字母的標(biāo)注
注意事項(xiàng)
- 本代碼適用于OneWay ANOVA統(tǒng)計(jì)方法,別的統(tǒng)計(jì)方法需要改代碼
- 由于在樣本量較少的情況下误褪，OneWay ANOVA對(duì)正態(tài)性和方差齊性都不是特別敏感，因此這個(gè)代碼中沒(méi)有做這兩步檢驗(yàn)碾褂，直接做了ANOVA
- 本代碼事后檢驗(yàn)方法用的是LSD兽间，如果需要使用其他事后檢驗(yàn)方法，需要修改代碼
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備方式和【懶人必備】批量完成均值和SD計(jì)算正塌，并以mean±SD的格式批量導(dǎo)出到EXCEL中一樣嘀略，將數(shù)據(jù)按下表的形式整理好，自變量放在第一列传货，指標(biāo)放在后面幾列
| group | BW | SGR | CAT | SOD |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 4 | 1.2 | 21 | 2.2 |
| 1 | 5 | 1.4 | 22 | 2.3 |
| 1 | 6 | 1.5 | 23 | 2.5 |
| 2 | 14 | 2.2 | 33 | 3.5 |
| 2 | 15 | 2.4 | 34 | 3.6 |
| 2 | 16 | 2.5 | 35 | 3.7 |
| 3 | 24 | 3.2 | 43 | 4.4 |
| 3 | 25 | 3.4 | 33 | 4.6 |
| 3 | 26 | 3.5 | 45 | 4.8 |
R代碼
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## 批量求均值和SD
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## Author : Cdudu
## Data : 2019 8/24
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library(readxl)
library(agricolae) #事后檢驗(yàn)需要用到的包
# 讀入需要統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)表
dat<-read_excel('Data.xls')
dat$group<-as.factor(dat$group) #將group轉(zhuǎn)化為因子型屎鳍，否則會(huì)影響統(tǒng)計(jì)結(jié)果
summary(dat)
# 創(chuàng)建新表用于存放Mean，SD和P值问裕，此處as.character()中向量長(zhǎng)度由組數(shù)決定逮壁，
# 例如上表共三組，再加上p值粮宛，需要4行窥淆，就輸入as.character(1:4)
dat2<-data.frame(t1=as.character(1:4))
for ( i in c(2:5)){ #此處向量根據(jù)應(yīng)變量的列數(shù)決定，上表應(yīng)變量在2-5列巍杈，因此輸入c(2:5)
means<-tapply(dat[[i]],dat$group,mean) #計(jì)算均值
means<-sprintf('%.2f',round(means,2)) #改變數(shù)字可以改變Mean的小數(shù)點(diǎn)位數(shù)
SD<-tapply(dat[[i]],dat$group,sd) #計(jì)算SD
SD<-sprintf('%.2f',round(SD,2)) #改變數(shù)字可以改變SD的小數(shù)點(diǎn)位數(shù)
M.aov<-aov(dat[[i]]~group,data=dat) #檢驗(yàn)方差
aov.sum<-summary(M.aov)
pvalue<-aov.sum[[1]]$`Pr(>F)`[1] #提取p值
if(pvalue>0.05){
a<-paste(means,'±',SD)
a[4]<-'NS'
} #a[]中的數(shù)字根據(jù)組數(shù)決定忧饭，組數(shù)+1
else if(pvalue>0.01){
out <- LSD.test(M.aov, "group", p.adj="none") #事后檢驗(yàn)
marker<-out$groups
#下面三列代碼的目的是將marker按分組順序重新排序
row_name <- row.names(marker)
newmarker <- data.frame(row_name,marker$groups)
newmarker <- newmarker[order(newmarker$row_name),]
#排序結(jié)束
pmarker<-newmarker$marker.groups #提取marker
a<-paste(means,'±',SD,pmarker)
a[4]<-'*'
}
else {
out <- LSD.test(M.aov, "group", p.adj="none") #事后檢驗(yàn)
marker<-out$groups
#下面三列代碼的目的是將marker按分組順序重新排序
row_name <- row.names(marker)
newmarker <- data.frame(row_name,marker$groups)
newmarker <- newmarker[order(newmarker$row_name),]
#排序結(jié)束
pmarker<-newmarker$marker.groups #提取marker
a<-paste(means,'±',SD,pmarker)
a[4]<-'**'
}
dat2[i-1]<-a
names(dat2)[i-1]<-names(dat[,i])
}
dat3<-t(dat2) #行列轉(zhuǎn)置
write.csv(dat3,'Mean&SD.csv')
以上就是全部代碼，實(shí)際操作中只需要三步操作
1.在創(chuàng)建dat2時(shí)筷畦，確定dat2的行數(shù)為處理組數(shù)量+1
dat2<-data.frame(t1=as.character(1:4))
2.在for循環(huán)開(kāi)頭词裤，輸入應(yīng)變量數(shù)量
for ( i in c(2:5)){
- 在if語(yǔ)句中刺洒，確定p值在向量a中的存放位置，也就是處理組數(shù)量+1
if(pvalue>0.05){a[4]<-'NS'} #a[]中的數(shù)字根據(jù)組數(shù)決定吼砂，組數(shù)+1
else if(pvalue>0.01){a[4]<-'*'}
else {a[4]<-'**'}
EXCEL輸出結(jié)果
如果是將dat3輸出到EXCEL逆航，那么表格如下
| NULL | V1 | V2 | V3 | V4 |
|---|---|---|---|---|
| BW | 3±0.2a | 4±0.3b | 5±0.4c | * |
| SGR | 3±0.2 | 3±0.2 | 3±0.2 | NS |
| CAT | 3±0.2a | 3±0.2b | 3±0.2c | ** |
| SOD | 3±0.2 | 3±0.2 | 3±0.2 | NS |
V1;V2;V3即是3個(gè)試驗(yàn)組，V4是p值展示渔肩，里面的數(shù)值是我瞎編的因俐。
- NS：p>0.05
- *: 0.05>p>0.01
- **: p<0.01
當(dāng)然也可以將dat2輸出到EXCEL，那么表格如下
| NULL | BW | SGR | CAT | SOD |
|---|---|---|---|---|
| V1 | 3±0.2 | 3±0.2a | 3±0.2a | 3±0.2 |
| V2 | 3±0.2 | 3±0.2b | 3±0.2b | 3±0.2 |
| V3 | 3±0.2 | 3±0.2c | 3±0.2c | 3±0.2 |
| V4 | NS | * | ** | NS |
批量將標(biāo)記字母設(shè)為上標(biāo)
需要注意到的是周偎，R導(dǎo)出到EXCEL的結(jié)果中雖然帶了表示各組顯著性差異的標(biāo)記字母抹剩，但是這些字母的格式并沒(méi)有被設(shè)定為上標(biāo)。
因此需要在WORD中完成格式的設(shè)定蓉坎，同樣一個(gè)個(gè)修改太麻煩澳眷，推薦一個(gè)批量修改的方法，具體步驟如下
- 將EXCEL中的數(shù)據(jù)拷貝到WOED中
-
點(diǎn)擊替換袍嬉，在查找內(nèi)容中輸入[a-z],并勾選使用通配符
一定要勾選使用通配符 -
點(diǎn)擊替換為境蔼，然后點(diǎn)格式
一定要先點(diǎn)替換為，再點(diǎn)格式 - 選擇格式-字體-上標(biāo)-確認(rèn)
- 全部替換
大功告成
這個(gè)懶漢系列終于也算告一段落了伺通，呼...
