在 r 中按因子级别排序的多个列上重复双向 ANOVA

Question

我希望看到period和site之间的 10 个环境变量（ height 、 iwdo 、 rdos等。直到no2 ）中的每一个的双向方差分析。 这在stream中分组的三个不同的独立分水岭中。

对于每个stream我需要检查 shapiro.test 的正态性和shapiro.test的同方差leveneTest 。 在我运行 model aov(nest_database[nest_database=="stream name (ie smeltaite)",]environmental variable (ieiwdo)~period*site) 。

那么，是否有一个公式可以使三个stream的此类过程自动化，同时在环境变量的每一列上重现，分别为我提供shapiro.test 、 leveneTest和aov结果的摘要？

在我的数据集head下方

nest_data<-structure(list(stream = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = 
c("blendziava", 
"smeltaite", "sventoji"), class = "factor"), period = structure(c(1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("February", "March", "April", 
"May"), class = c("ordered", "factor")), site = structure(c(1L, 
2L, 1L, 2L, 1L, 2L), .Label = c("N", "NN"), class = "factor"), 
   stake = c("A", "A", "B", "B", "C", "C"), class = c("low", 
   "medium", "low", "low", "low", "high"), height = c(0, 10, 
   0, 3.5, 0, 15), iwdo = c(13, 8.37, 10.8, 3.3, 11, 5.3), rdos = c(89.041095890411, 
   57.3287671232877, 73.972602739726, 22.6027397260274, 75.3424657534247, 
   36.3013698630137), iwc = c(359, 375, 357, 340, 360, 357), 
   dwc = c(2, 14, 4, 21, 1, 4), iwt = c(2.2, 2.1, 2.3, 2.3, 
   2.6, 2.3), dt = c(0, 0.1, 0.0999999999999996, 0.0999999999999996, 
   0.4, 0.0999999999999996), no3 = c(0.8104551, 0.6300294, 1.1296698, 
   1.2962166, 0.963123, 1.240701), nh4 = c(0.2187052, 0.1457344, 
   0.186718, 0.2177056, 0.2297008, 0.2187052), no2 = c(0.0133336, 
   0.0100408, 0.0116872, 0.0083944, 0.0127848, 0.009492)), row.names = c(NA, 
-6L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

到目前为止，我正在使用代码：

nest_data %>% 
 split(.$stream) %>% 
 purrr::map(.,function(x){
     aov(iwdo ~ period*site, data = x) %>%
         tidy(.)
 }) -> results

df <- as.data.frame(do.call(rbind,results))

这使我可以对三个stream进行测试，但只能在一列上进行。 我认为我应该使用for循环，但不确定在 function 内放置的位置

在此先感谢，希望我很清楚，因为这是我在这里的第一个问题！

`

Answer 1

考虑在定义的方法中概括所有步骤。 然后迭代地调用方法，其中by和sapply的基础 R 方法可以提供帮助。 使用reformulate调整公式。 请填写每个省略号 ( ... )。

env_vars <- c("height", "iwdo", "rdos", ..., "no2")

proc_model <- function(sub_df) {
    # NAMED LIST OF ENVIRONMENT VARS MODEL AND TESTS
    sapply(env_vars, function(env) {
        model <- aov(reformulate("period*site", env), data = sub_df)
        sp <- shapiro.test(...)
        lv <- leveneTest(...)

        # NAMED LIST OF MODEL AND TESTS
        list(
            aov_result = model, shapiro_test = sp, levene_test = lv
        )
    })
}

# NESTED NAMED LIST BY STREAM FOR EACH ENV VAR
results_list <- by(nest_data, nest_data$stream, proc_model)

要访问结果：

results_list$smeltaite$height$aov_result
results_list$smeltaite$height$shapiro_test
results_list$smeltaite$height$levene_test

对于您的原始实现：

results <- nest_data %>% 
 split(.$stream) %>% 
 purrr::map(proc_model)