r语言方差分析不显示f值和p值 r语言方差分析结果怎么看

R语言做为四大统计软件（Stata、 Excel、R、Python）之一，自然少不了方差分析的应用，本文就来谈谈r语言方差分析不显示f值和p值，r语言方差分析结果怎么看。

一、r语言如何进行方差分析。

R语言类似各种编程软件的操作方式，所有的操作只能通过直接输入代码操作，不如stata和spss那样有直观的操作方式。所以对初学者有些门槛，接下来就一步一步来介绍一下r语言的方差分析步骤。

1.输入数据

可以调用R语言自带的数据库

图1：引用数据

也可以自己键入数据

图2：以data frame的格式输入数据

2.方差分析

这里就要用到aov()函数

语法：aov(formula,data=dataframe)

图3：aov()函数的使用

3.用summary（）函数提取方差分析结果

图4：提取方差分析的结果

二、r语言方差分析结果怎么看

可以从图4中看到提取到的方差分析的结果，呈现一个列联表形式。

Df表示自由度

Sum Sq表示平方和

Mean Sq表示均方

F value是F值

Pr(>F)是p值

sspecies即为因素

Residuals是残差

最底下一行

图5：显著性水平

这一行显示的是显著性标记与相应的显著性水平。

p值在0～0.001之间是非常非常显著，通常用“***”号表示；在0.001～0.01之间是非常显著，通常用“**”号表示；在0.01～0.05之间是比较显著，用“**”号表示；在0.05～0.1之间是显著，用“。”号表示；在0.1～1之间是不显著。

三、r语言方差分析不显示f值和p值

因为数据、模型等的差异，在一部分人做出的方差分析结果里没有显示f值和p值。这是为什么呢？

1.首先我们先来回顾一下f值和p值的概念

方差分析也叫F检验，这个F就是计算出来的F值，用来评估组间差异。F值表示整个拟合方程的显著，F越大，表示方程越显著，拟合程度也就越好。F检验是对整体回归方程显著性的检验，即所有变量对被解释变量的显著性检验

P值是衡量控制组与实验组差异大小的指标,。P值表示不拒绝原假设的程度。简而言之，P表示假设更可能是正确的，反之则可能是错误的。

2．影响方差不显示f值和p值的因素

（1）模型错误：

当多项因素（三项以上）相互后，未生成两两交互的计算值，即研究的因素水平之间缺乏足够交叉，或甚至完全没有交叉，不能分析交互作用。比如：ABC交互项只生成了AB这一项，BC、AC没有出现。无法计算残差，方差分析构造的F统计量需要残差做基础进行分析，没有残差根本没办法往下计算。

F统计量计算公式最后都会除以它的自由度，所以在自由度为0的时候结果不予显示。

（2）变量是定性还是定量变量。定序变量不能求均值。所以f值不存在。

（3）某个变量的取值太极端：只有一个观测值取1，其他都是0

（4）集群的数量太少，以至于少于待估系数的数量

3. 解决方法。

（1）数据方面

检查数据的合理性，做正态性、方差齐性和离群点检验。扩大样本量。

（2）因子方面

调整模型

四：总结

这就是r语言方差分析不显示f值和p值，r语言方差分析结果怎么看的内容了，希望能给大家学习r语言带来一点帮助。