如何在R中进行双向方差分析的均方差检验？

一般而言，我们可以说方差检验的同质性是比较两个或多个变量方差并找出它们之间或之间（如果存在）的显着差异的检验类型。对于双向方差分析，最常用的方差均一性检验是Levene检验，它可以借助R基座中汽车包装的leveneTest函数轻松完成。

请看以下数据帧-

示例

set.seed(151)
x1<-sample(c("C1","C2","C3"),20,replace=TRUE)
x2<-sample(c("S1","S2","S3","S4","S5"),20,replace=TRUE)
y<-rnorm(20,5,2)
df1<-data.frame(x1,x2,y)
df1

输出结果

  x1 x2   y
1 C2 S2 2.255857
2 C3 S5 1.726474
3 C3 S4 4.280697
4 C2 S3 7.402230
5 C2 S3 3.708252
6 C2 S4 3.978782
7 C2 S1 3.801754
8 C3 S3 6.091206
9 C2 S3 4.017412
10 C3 S3 5.383071
11 C3 S1 3.882945
12 C1 S5 6.845399
13 C1 S1 7.307996
14 C3 S4 2.255179
15 C1 S5 7.580363
16 C2 S5 7.309804
17 C2 S4 7.891359
18 C2 S3 5.522026
19 C3 S4 8.858292
20 C1 S1 3.800228

加载汽车包装并在df1上执行Levene的测试-

library(car) leveneTest(y~x1*x2,data=df1) 
Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
Df F value Pr(>F)
group 9 1.5987 0.2374 10

让我们看另一个例子-

示例

Age_group<-sample(c("First","Second"),20,replace=TRUE)
Ethnicity<-sample(c("Asian","NorthAmerican","Chinese","Japanese"),20,replace=TRUE)
Salary<-sample(20000:50000,20)
df2<-data.frame(Age_group,Ethnicity,Salary)
df2

输出结果

Age_group Ethnicity Salary
1 Second NorthAmerican 25678
2 Second Asian 34597
3 Second Chinese 49861
4 Second Chinese 37386
5 First Japanese 38426
6 Second NorthAmerican 45889
7 Second Asian 35033
8 Second NorthAmerican 46098
9 First Japanese 34070
10 Second Japanese 33618
11 First Japanese 35760
12 Second Chinese 33376
13 Second NorthAmerican 30630
14 First Asian 23820
15 Second Asian 40899
16 First Asian 35095
17 Second Chinese 43439
18 First Japanese 35641
19 Second Asian 41754
20 Second NorthAmerican 35337

在df2上执行Levene的测试-

leveneTest(Salary~Age_group*Ethnicity,data=df2)
Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
Df F value Pr(>F)
group 6 0.6593 0.6835 13