方差分析和块设计答案

【问题标题】：ANOVA and Blocking Design方差分析和块设计
【发布时间】：2015-07-16 20:04:23
【问题描述】：

我对树木进行了田间试验，我们按照随机完整区组设计 (RCBD) 在一个小种植园中种植了不同的基因型。现在我想在 R 中进行分析，但我对如何做有一些疑问。简而言之，我有 3 个区块和 5 个基因型，除了我们测量的几个变量外，其中一个是 HEIGHT。我用来进行 ANOVA 测试的代码是：

fit <- lm(HEIGHT~GENOTYPE+BLOCK,data=data)

anova(fit)

在我看到的一些网页中，他们写道：

lm(HEIGHT~BLOCK+GENOTYPE,data=data)

我不知道究竟是哪一个不同，但我尝试了两种线性模型 (lm)，结果不一样。问题很简单：为什么？当我写“Height~Genotype+Block”和当我告诉“Height~Block+Genotype”时，我到底要告诉 R 什么？另一个问题是：我是否正确地进行了阻塞方差分析？

提前非常感谢您！

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

应该在模型中的主效应之后考虑块，因为您想要确定有多少总变化是由相对于块因子的主效应描述的。当首先考虑阻塞因子时，它实际上起到了主效应的作用，而 GENOTYPE 效应变成了阻塞因子。您也可以使用下面的代码执行相同的分析。

    fit <- aov(HEIGHT ~ GENOTYPE + BLOCK, data=data)
    summary(fit)

【讨论】：

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嗯，我不确定。请参阅this question/answer 或搜索“R 不平衡方差分析”，了解有关 I 型平方和及其工作原理的大量信息。
我在 5 个基因型中的 4 个基因型中有 n=30。对于另一个 n=29。我是否应该使用带有“ez”包的 ANOVA 进行分析（在其中我可以将 ANOVA 调整为 I、II 或 III 型）？