文章目录
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- 介绍
- 加载依赖包
- 导入数据
- 数据预处理
- 数据概览
- 线性回归
- 画图
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- 森林图的特点：
- 森林图的作用：
- 总结
- 系统信息
介绍
在统计学中，嵌套的组间差异分析是一种评估不同组别间差异的方法，尤其适用于层级结构或分组数据。通过线性回归模型，我们可以计算出各个变量对于因变量的影响，即beta系数。这些系数可以量化每个变量在不同组别中对因变量的影响程度。在进行嵌套组间差异分析时，我们通常采用以下步骤：
- 数据准备：数据应该按照层级分组进行整理。
- 模型构建：构建一个线性回归模型。
- 参数估计：估计出模型中的回归系数。
- 森林图展示：为了直观地展示这些回归系数及其置信区间，可以使用森林图。森林图是一种图表，它以图形方式展示了多个估计值及其置信区间。在森林图中，每个回归系数都由一个点估计和一条线段表示，线段的长度表示95%置信区间。
- 结果解释：通过观察森林图，我们可以快速识别哪些变量在统计上显著地影响了因变量。
本教程的嵌套组间差异分析案例是：比较Microbiome
