Excel和R为什么给出不同的ANOVA输出？

我在R中做了一个简单的ANOVA，如下所示。Excel和R为什么给出不同的ANOVA输出？

x1 <- c(180,45,45,200,65,150,380,250,0,0,320,100,80,0,280,20,60,300,210,0,20,0,0,260,220) 
x2 <- c(0,100,120,0,40,200,20,240,80,420,0,0,0,220,160,40,180,0,0,40,0,20,100,0,120) 
dat = data.frame(cbind(x1,x2)) 
colnames(dat) <- c("Column1","Column2") 
dat$Column2<-as.factor(dat$Column2) 
anova(lm(Column1~Column2,data=dat))

这是我得到的输出。

Analysis of Variance Table 

Response: Column1 
      Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) 
Column2 11 181842 16531 1.2339 0.3548 
Residuals 13 174164 13397

然而，当我使用Excel中执行相同的ANOVA“方差分析：单因素”我得到下面的结果。

来源

2016-12-15 Jonathan Mitchell

您还没有做同样的分析。在R分析中，您有12组观察25个观察值。在你的Excel分析中，你有两组观察50个。你打算做哪些分析？ – Benjamin

你并没有像使用like一样比较 - 在R中得到相同的结果，你需要做如下的事情：'test < - data.frame（value = c（x1，x2），group = rep（1：2，c （长度（X1），长度（×2））））; anova（lm（value〜group，data = test））' – thelatemail

你需要有一个数据集，其中两列值和组：

> dat <- stack(data.frame(x1,x2)) 
> colnames(dat) <- c("Column1","Column2") 
> dat$Column2<-as.factor(dat$Column2) 
> anova(lm(Column1~Column2,data=dat)) 
Analysis of Variance Table 

Response: Column1 
      Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) 
Column2 1 23545 23544 1.8204 0.1836 
Residuals 48 620806 12934

来源

2016-12-15 23:06:39

Excel和R为什么给出不同的ANOVA输出？

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