用R做方差分析

借用论坛里一位兄弟的数据design <- read.table("solder_strength.txt",header=TRUE)attach(design)dat <- data.frame(Contamination=factor(Contamination), Electrode.alignment=factor(Electrode.alignment), Tailgate.angle=factor(Tailgate.angle), Current=factor(Current),Time=factor(Time), Strength=Strength)lm1 <- lm(Strength~(Contamination+Electrode.alignment+ Tailgate.angle+Current+Time)^2,data=dat)av1 <- anova(lm1)print(av1) # ANOVA tableplot(Strength~Contamination) # Main effect of Contaminationinteraction.plot(Contamination,Tailgate.angle,Strength) # Interaction plot这里重要的是两点1）factor()函数 如果直接用对象“design“来作anova的话，会得到错误的结果，必须先用factor()函数将几个变量赋值为“factor“类2）R中的公式(formula)的形式 y~x1+x2+x3与y~x1x2x3与y~(x1+x2+x3)^2是有区别的。?formula可以查看详细说明。ANOVA的结果：------------------------------------------------------------------------------------------------------Analysis of Variance TableResponse: Strength Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) Contamination 1 31.396 31.396 4.3139 0.05427 .Electrode.alignment 1 3.832 3.832 0.5265 0.47855 Tailgate.angle 1 0.462 0.462 0.0635 0.80428 Current 1 19.171 19.171 2.6342 0.12412 Time 1 8.700 8.700 1.1954 0.29042 Contamination:Electrode.alignment 1 0.306 0.306 0.0420 0.84012 Contamination:Tailgate.angle 1 35.746 35.746 4.9117 0.04152 Residuals 16 116.444 7.278 ---Signif. codes: 0 ‘’ 0.001 ‘’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 -------------------------------------------------------------------------------------------------------从结果看，主效应不显著，实验不成功。1）可以预想零件表面锈蚀是个主因2）我感觉几个因子的两个水准间隔都收得太窄了，特别是电极偏位，焊接电流和焊接时间。这种筛选实验完全可以把 水准间隔放宽一点。其实油污是个相对显著的因子，而油污挡板（度）的P指比它还低，但是从技术的逻辑上很难想得通这两个效应，为何有油污的情况下焊接强度反而高了？