Ad esempio, supponiamo che un ricercatore voglia sapere se tre diversi fertilizzanti producono diversi livelli di crescita delle piante.<\/span><\/p>\n Per testarlo, tre tecnici diversi cospargono ciascuno il fertilizzante A su quattro piante, altri tre tecnici cospargono ciascuno il fertilizzante B su quattro piante e altri tre tecnici cospargono ciascuno il fertilizzante C su quattro piante.<\/span><\/p>\n In questo scenario, la variabile di risposta<\/a> \u00e8 la crescita delle piante e i due fattori sono tecnico e fertilizzante. Si scopre che il tecnico \u00e8 immerso<\/em> nel fertilizzante:<\/span> <\/p>\n Il seguente esempio passo passo mostra come eseguire questa ANOVA annidata in R.<\/span><\/p>\n Innanzitutto, creiamo un data frame per contenere i nostri dati in R:<\/span><\/p>\n Possiamo usare la seguente sintassi per adattare un’ANOVA nidificata in R:<\/span><\/p>\n aov(risposta ~ fattore A \/ fattore B)<\/strong><\/span><\/p>\n Oro:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come adattare l’ANOVA nidificata per il nostro set di dati:<\/span><\/p>\n Possiamo osservare la colonna del valore p per determinare se ciascun fattore ha o meno un effetto statisticamente significativo sulla crescita delle piante.<\/span><\/p>\n Dalla tabella sopra, possiamo vedere che il fertilizzante ha un effetto statisticamente significativo sulla crescita delle piante (valore p < 0,05), ma il tecnico no (valore p = 0,211).<\/span><\/p>\n Questo ci dice che se vogliamo aumentare la crescita delle piante, dobbiamo concentrarci sul fertilizzante utilizzato piuttosto che sul singolo tecnico che applica il fertilizzante.<\/span><\/p>\n Infine, possiamo utilizzare i boxplot per visualizzare la distribuzione della crescita delle piante per fertilizzante e per tecnico:<\/span> <\/p>\n Il grafico mostra che esiste una variazione significativa nella crescita tra i tre diversi fertilizzanti, ma non cos\u00ec tanta variazione tra i tecnici all’interno di ciascun gruppo di fertilizzanti.<\/span><\/p>\n Ci\u00f2 sembra corrispondere ai risultati dell\u2019ANOVA nidificata e conferma che i fertilizzanti hanno un effetto significativo sulla crescita delle piante, ma i singoli tecnici no.<\/span><\/p>\n Come eseguire l’ANOVA unidirezionale in R<\/a> Un’ANOVA annidata \u00e8 un tipo di ANOVA (\u201canalisi della varianza\u201d) in cui almeno un fattore \u00e8 annidato all’interno di un altro fattore. Ad esempio, supponiamo che un ricercatore voglia sapere se tre diversi fertilizzanti producono diversi livelli di crescita delle piante. Per testarlo, tre tecnici diversi cospargono ciascuno il fertilizzante A su quattro piante, altri […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n![\"Esempio](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/imbrique1-1.png\")
<\/p>\n Passaggio 1: creare i dati<\/strong><\/span><\/h3>\n
#create data\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (growth=c(13, 16, 16, 12, 15, 16, 19, 16, 15, 15, 12, 15,\n 19, 19, 20, 22, 23, 18, 16, 18, 19, 20, 21, 21,\n 21, 23, 24, 22, 25, 20, 20, 22, 24, 22, 25, 26),\n fertilizer=c(rep(c(' A<\/span> ', ' B<\/span> ', ' C<\/span> '), each= 12<\/span> )),\n tech=c(rep(1:9, each= 4<\/span> )))\n\n#view first six rows of data\n<\/span>head(df)\n\n growth fertilizer tech\n1 13 A 1\n2 16 A 1\n3 16 A 1\n4 12 A 1\n5 15 A 2\n6 16 A 2<\/strong><\/pre>\n Passaggio 2: regolare l’ANOVA nidificato<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
#fit nested ANOVA\n<\/span>nest <- aov(df$growth ~ df$fertilizer \/ factor(df$tech))\n\n#view summary of nested ANOVA\n<\/span>summary(nest)\n\n Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) \ndf$fertilizer 2 372.7 186.33 53.238 4.27e-10 ***\ndf$fertilizer:factor(df$tech) 6 31.8 5.31 1.516 0.211 \nResiduals 27 94.5 3.50 \n---\nSignificant. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1<\/strong><\/pre>\n Passaggio 3: interpretare il risultato<\/strong><\/span><\/h3>\n
Passaggio 4: visualizzare i risultati<\/strong><\/span><\/h3>\n
#load ggplot2 data visualization package\n<\/span>library<\/span> (ggplot2)\n\n#create boxplots to visualize plant growth\n<\/span>ggplot(df, aes<\/span> (x=factor(tech), y=growth, fill=fertilizer)) +\n geom_boxplot()\n<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/imbriquer1.png\")
<\/p>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come eseguire l’ANOVA bidirezionale in R<\/a>
Come eseguire l’ANOVA a misure ripetute in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"