R：如何为双向方差分析创建交互图

在尝试创建固定效应（模型1）双向方差分析数据的交互图时，我遇到了编码问题。我键入数据并将数据从excel导入RStudio。数据如下

Sex Genotype    Activity
Female  I   2.838
Female  I   4.216
Female  I   2.889
Female  I   4.198
Female  II  3.55
Female  II  4.556
Female  II  3.087
Female  II  1.943
Female  III 3.62
Female  III 3.079
Female  III 3.586
Female  III 1.943
Male    I   1.884
Male    I   2.283
Male    I   2.939
Male    I   1.486
Male    II  2.396
Male    II  2.956
Male    II  3.105
Male    II  2.649
Male    III 2.801
Male    III 3.421
Male    III 2.275
Male    III 2.11

然后我将其保存为Excel工作簿。然后，我在RStudio中进入文件>导入数据集>Excel>选择我的数据集文件>选择第一行作为名称并打开Data Viewer。 我检查了我的数据，所有数据都在三列的三个标题下。 然后我做了方差分析：

Model_1 <- aov(Activity ~ Sex*Genotype, data=data7)
> summary(Model_1)
         Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)  
Sex           1  3.527   3.527   6.563 0.0196 *
Genotype      2  0.178   0.089   0.165 0.8488  
Sex:Genotype  2  1.166   0.583   1.085 0.3591  
Residuals    18  9.673   0.537   

但是，当我这样做时，我会得到以下错误：

 Error in tapply(response, list(x.factor, trace.factor), fun) : object 'Genotype' not found 

我如何使基因型和性别成为一个对象？当它们出现在方差分析表中时，它们不应该已经是对象了吗

另外，我想为每个细胞制作一个平均值、SD和n的表格，但当我尝试使用单向方差分析时，它对双向方差分析不起作用。你怎么做这样的桌子

我在网上尝试过以下例子，但并没有一个能帮助我创建交互图，我也并没有看到任何好的例子（甚至在这个网站上），说明如何为双向方差分析制作一个均值、SD和n的表格，这些都对我的情况有效。 有什么包可以帮我吗

如果有人能帮我解释我做错了什么，以及如何制作桌子，我将不胜感激

有两种方法。 使用基函数

#nj is your dataframe which I loaded using
nj <-read.table("nj_data.txt", header = T)
#Base R - using built-in functions
# the Dot indicates variable(column) to work on
# if you have more than one variable use their names
#good practice to use na.rm = T, to make sure you exclude
# NA - missing values, other wise mean and sd will report NA
aggregate(. ~ Sex+Genotype, data = nj,
          FUN = function(x) c(Mean = mean(x, na.rm = T),
                              n = length(x),
                              sd = sd(x, na.rm = T)))

#using dplyr - I suggest this as syntax is nicer
library(dplyr)
nj %>% group_by(Sex, Genotype) %>%
summarise_all(funs(mean(., na.rm = T),sd(., na.rm = T),n()))
#here the "." in mean and sd means using the data given 
#equivalent to x in base R above

#nj是我使用
nj%组（按性别、基因型）%>%
总结所有数据（funs（平均值（，na.rm=T），sd（，na.rm=T），n（））
#这里的“平均值”和sd表示使用给定的数据
#相当于上述R底的x

阅读Tidyverse（一组新的库，以简化数据分析） 在

还有ggplot——这是一本关于使用ggplot的交互图的不错的入门书

---

以下是基本的解决方案，也许有些笨拙，但很有效：

data7$group=paste(data7$Sex,data7$Genotype,sep="_")

tapply(data7$Activity,data7$group,sd)

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阅读

？交互。绘图

，特别是示例。基本上，您需要让它知道数据在哪里，正如您将在命令中看到的，您没有提到它。用（data7，{interaction.plot（基因型，性别，活动，乐趣=平均值，类型=c（“b”），xlab=“generic”，ylab=“酶活性（酶单位（U）=1µmol min-1）”，main=“interaction plot”）}试试这个

，

和你的表格查询

？摘要

谢谢你的帮助，我能够用（dataHW7，{相互作用图（基因型、性别、活性、乐趣=平均值，类型=c（“b”），pch=16，xlab=“基因型”，ylab=“酶活性（酶单位（U）=1µmol min-1）”，main=“相互作用图”，ylim=c（0,4）））。我在获取平均值、SD和n表时仍然遇到问题。在查看了

？摘要和本网站后，我能够通过“model.tables”（model_1，type='means'）获得每个单元格的平均值`；但是，我还没有弄清楚如何获得每个单元格的SD。您对如何进行还有什么建议，或者我应该看一个例子吗？我很确定我想使用tapply函数，但我已经尝试了
tapply（Activity，Sex，SD）
和
tapply（Activity，Genype，SD）
，我尝试了
和（dataHW7，{tapply（Activity，Sex，sd）}
但是这给了我整行的sd。我想要按单元格而不是整列或整行。非常感谢！你解释得这么好，我已经看过了链接，它们看起来在将来会很有用。我不知道为什么
na.rm=T
如此重要。我只是想检查一下我是否理解了“.”`符号。因此，对于聚合，点代表变量/列活动，因此如果我有两列，我可能不会使用点，而是执行
活动+生存~Sex+基因型
？不客气，很高兴知道这对你有帮助。本着学习的精神，我建议你尝试键入的内容，作为提示，我将发布int到
？aggregate
中的示例，尤其是公式规范中带有
cbind
的示例。此时它将开始变得混乱，您未来的自己/他人将被抛在脑后，因此我建议适应dplyr版本，更清晰的语法有助于更好的可读性
data7$group=paste(data7$Sex,data7$Genotype,sep="_")

tapply(data7$Activity,data7$group,sd)