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R语言协变量的方差分析和Genstat结果对比

大家好，我是邓飞。

前几天有小伙伴问了我Genstat和R语言对比的问题，Genstat我经常使用，R语言我也经常用，所以，直接回答不如写篇博客。

数据是一个双因素完全随机区组的设计，有C1和C2两个因子变量，有C4的数字协变量，C3是区组，C5是分析的性状。

Genstat中的数据格式如下：

模型如下：

结果如下：

看结果形式，有两个Residual，我以为是裂区试验设计（split-plot design），结果测试后才发现，就是正常的随机区组试验，不同的是加上了数字协变量C4。

在R语言中，应该如何操作呢？

先将数据变为分析的要求，因子的为因子，数字的为数字：

然后构建模型：

这里面，Genstat中C4是作为区组，相当于方差分析中的随机因子，所以，R语言可以进一步调整：

上面结果就和Genstat一致啦：

上面的结果中：

C3作为区组，协变量的P值都为0.131

C1的P值小于0.01

C2的P值为0.4

C1和C2的互作为0.19

奇怪的是是C4中，R语言的结果F值为0.496，Genstat的F值为0.35，P值也不一样，R语言的是0.492，Genstat的P值是0.462。这个问题我也回答不了，估计是计算上有些差异。但是主要的因素C1和C2结果是一致的。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-03-31，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除设计数据变量博客模型

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