第二，执行代码。
这里是R进行数据分析的一些代码，希望对你有用。
1.1导入数据
install.packages('xslx')
library(xlsx)
Sys.setlocale("LC_ALL", "zh_cn.utf-8")
a=read.xlsx2('d:/1.xlsx',1,header=F)
head(a)显示前六行
class(a$y)/str(a)查看列/全集数据类型
a$y=as.numeric(a$y)转换数据类型
1.2方差分析(F test)
with(a,tapply(liqi,tan,shapiro.test))正态性检验
library(car)leveneTest(liqi~tan,a)方差齐性检验
q=aov(liqi~tan*chong,a)方差分析(正态型)
summary(q)
TukeyHSD(q)多重比较
1.3卡方测验(Pearson Chisq)
a1=summarySE(a,measurevar='y', groupvars=c('x1','x2'))卡方检验(逻辑型/计数型)
aa=a1$y
aaa=matrix(a2,ncol=2)
aaa= as.table(rbind(c(56,44), c(36,64), c(48,52),c(58,42)))
dimnames(aaa)= list(group=c("不添加抗性","不添加敏感","添加抗性","添加敏感"),effect=c("存活","死亡"))
aaa=xtabs(data=a,~x+y)
chisq.test(a)误差分析(卡方测验，Pearson法)
install.packages("rcompanion")
library(rcompanion)
pairwiseNominalIndependence(a)多重比较
1.4线性模型及其误差分析(Wald Chisq)
q=lm(data=a,y~x1*x2)一般线性模型(正态性)
summary(q)
q=glm(data=a,y~x1*x2,family = gaussian(link='identity'))广义线性模型(正态性)
summary(q)
q=glm(data=a,y~x1*x2,family = binomial(link='logit'))广义线性模型(逻辑型，二项分布)
summary(q)
q=glm(data=a,y~x1*x2,family = poisson(link='log'))广义线性模型(计数型，泊松分布)
summary(q)
install.packages('lmerTest')一般线性混合效应模型(正态性)
library(lmerTest)
install packages(‘lme4’)
library(lme4)
q=lmer(data=a,y~x1*(1|x2))
q=lmer(data=a,y~x1*(1|x2),family = gaussian(link='identity'))广义线性混合效应模型(正态性)
q=glmer(data=a,y~x1*(1|x2),family = binomial(link='logit'))广义线性混合效应模型(逻辑型，二项分布)
q=glmer(data=a,y~x1*(1|x2),family = poisson(link='log'))广义线性混合效应模型(计数型，泊松分布)
summary(q)
install.packages('car')
install.packages('openxlsx')
library(car)
install.packages('nlme')
library(nlme)
Anova(q,test='Chisq')线性模型的误差分析(似然比卡方测验,Wald法)
lsmeans(q,pairwise~chuli,adjust = "tukey")线性模型的多重比较(tukey法)
线性混合效应模型中参数的最大似然或限制最大似然（REML）估计可以使用R的lme4包中的lmer函数来确定。对于R中的大多数模型拟合函数，模型在lmer中描述通过公式调用，在这种情况下包括固定和随机效应项。公式和数据一起确定模型的数值表示，从中可以评估轮廓偏差或轮廓REML准则作为一些模型参数的函数。使用R中的约束优化函数之一优化适当的准则，以提供参数估计。我们描述了模型的结构，评估配置文件偏差或REML标准的步骤，以及代表这种模型的类或类型的结构。包含足够的细节以允许希望编写函数以适应专门的线性混合模型（例如包含谱系或平滑样条的模型）的用户对这些结构进行专门化，这些模型在lmer使用的公式语言中不易表达。
