R帮助中的单因素方差分析

我是R（统计数据包）编程新手，我想做一个单因素方差分析

我的数据框架是这样的

     q1 sex
1    N   M
2    Y   F
3    U   F
   ...
1000 Y   M

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你能帮我一下吗？

跟进上面@Thilo和@DWin的评论：如果你真的想分析两个分类变量之间的关系，你可以尝试以下方法：

## make up random data (no real pattern)
dat <- data.frame(q1=sample(c("N","Y","U"),size=1000,replace=TRUE),
                  sex=sample(c("M","F"),size=1000,replace=TRUE))
dtab <- with(dat,table(q1,sex))
chisq.test(dtab)
mosaicplot(dtab)

##生成随机数据（无实际模式）
dat但您没有一个连续变量用作结果？？？您能提供更多信息吗？您是否成功导入数据并将其作为R中的data.fram获取？如果是这样的话，你能给我们提供
head（yourdataframe）
和
str（yourdataframe）
的输出吗？好奇的是，我们能按字母顺序将字母表映射，并将M/F映射到1/2吗？或者这不适用，因为
q1
不一定按该顺序相关？也许你会分析每个
q1
值的M/F方差，然后将其组合成卡方分布？维基百科引用：“在统计学中，单向方差分析（缩写为单向ANOVA）是一种用于比较两个或多个样本均值的技术（使用F分布）。此技术只能用于数值数据[1]。“您只有阶乘数据。你们的数据之间有数字关系吗？如果是这样，你可以穿上这件衣服。但是要注意不要引入一些毫无意义的音阶作为字典顺序-没有任何东西可以保证
N
和
M
之间的距离与
M
和
Q
之间的距离相同。