Practical_Regression_and_Anova_using_R

资 源 简 介

Practical_Regression_and_Anova_using_R

详 情 说 明

回归分析和方差分析是统计建模中两大核心工具，而R语言凭借其丰富的统计包成为实现这些分析的理想选择。本文将以实践为导向，介绍如何用R完成这两类分析。

对于线性回归，R中的`lm()`函数是基础工具。通过构建公式表达式（如y ~ x1 + x2），可以快速拟合模型并获得系数估计、显著性检验等关键指标。模型诊断可通过`plot()`函数可视化残差图，检验线性假设是否成立。

方差分析（ANOVA）则通过`aov()`函数实现，特别适用于多组均值比较。R会自动计算组间/组内变异，并生成包含F统计量和p值的汇总表。需要注意事前检验方差齐性（如Bartlett检验），非参数替代方案可用Kruskal-Wallis检验。

进阶技巧包括： 使用`summary()`和`anova()`函数对比嵌套模型 通过`confint()`获取参数置信区间 利用`emmeans`包进行事后多重比较 结合`ggplot2`实现分析结果可视化

这些方法构成了从数据探索到假设检验的完整分析链条，适用于医学、社会科学等领域的组间差异研究和变量关系挖掘。