对R中因子的每个单独水平进行方差分析

我正在寻找一种简短而有效的方法，对每个因素水平进行单独的方差分析。我认为，我目前拥有的东西是多余的，而且会把工作空间弄得乱七八糟。假设我有以下几点：

Letter Number Question
A      1      1
A      2      1
A      3      1
B      1      1
B      2      1
B      3      1
C      1      1
C      2      1
C      3      1

我可以运行以下代码将数据帧拆分为子集A、B和C：

> list2env(split(data, data$Letter), globalenv())
> ANOVA.A <- aov(Question~Number, data=A)
> ANOVA.B <- aov(Question~Number, data=B)
> ANOVA.C <- aov(Question~Number, data=C)

虽然这为我提供了所需的结果，但它会使工作区变得混乱。我的实际数据集要大得多，因此我正在寻找更简单、更优雅的数据集。

使用base Lappy：

或者使用dplyr：

使用基本搭接：

或者使用dplyr：

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是否可以为每个项目执行summaryaov？是的：仅保存，例如，第一个备选方案为l，然后为lapplyl，summary是否可以为每个项目执行summaryaov？是的：仅保存，例如，第一个备选方案为l，然后为lapplyl，summary

lapply(split(df, df$Letter), aov, formula=Question ~ Number)

library(dplyr)
obj <- df %>% group_by(Letter) %>% do(model = aov(Question~Number, data = .))
obj$model

library(data.table)
df <- as.data.table(df)
df[, list(Model = list(aov(Question ~ Number))), keyby = Letter]$Model