如何让基于rnorm模拟的ANOVA代码每次运行结果一致？

问题背景 #

我有3组已知样本量n、均值mean、标准差sd的数据，想要进行ANOVA分析，因此使用rnorm函数模拟数据，再常规调用ANOVA相关函数，但每次运行结果均不相同，请问原因是什么？该如何解决？我尝试安装旧版rpsychi包后结果保持一致，但仍希望确保两种方法的结果匹配。

用户提供的原始代码：

g1 <- data.frame(g=1, hem=rnorm(n=16, mean=8.712, sd=0.844))
g2 <- data.frame(g=2, hem=rnorm(n=10, mean=10.63, sd=1.284))
g3 <- data.frame(g=3, hem=rnorm(n=15, mean=12.3, sd=0.942))
sdat <- rbind(g1, g2, g3)
sdat$g <- factor(sdat$g)

bartlett.test(hem ~ g, data=sdat)

anova(aov(hem ~ g, data=sdat))

原因分析 #

• rnorm()函数生成的是随机正态分布数据，每次调用时会基于当前的随机数种子生成不同的数值，因此每次模拟出的数据集存在差异，最终导致bartlett检验、ANOVA的结果无法固定。

解决办法 #

要让每次模拟结果完全一致，只需在调用rnorm()前设置固定的随机数种子。使用set.seed()函数，传入任意整数（如123、456），每次运行代码前执行该函数，就能保证生成的随机数据完全相同，后续统计分析结果也会一致。

修改后的代码示例：

# 设置固定随机数种子，确保每次生成的随机数据一致
set.seed(123)

g1 <- data.frame(g=1, hem=rnorm(n=16, mean=8.712, sd=0.844))
g2 <- data.frame(g=2, hem=rnorm(n=10, mean=10.63, sd=1.284))
g3 <- data.frame(g=3, hem=rnorm(n=15, mean=12.3, sd=0.942))
sdat <- rbind(g1, g2, g3)
sdat$g <- factor(sdat$g)

bartlett.test(hem ~ g, data=sdat)
anova(aov(hem ~ g, data=sdat))

确保与旧版rpsychi包结果匹配的方法 #

若旧版rpsychi包能输出固定结果，只需将set.seed()设置为该包使用的随机种子即可：

1. 先重置随机种子：执行set.seed(NULL)；
2. 运行旧版rpsychi包中生成对应数据的代码；
3. 执行.Random.seed查看当前的随机种子值；
4. 将该值传入自己模拟代码的set.seed()中，就能生成与rpsychi包完全一致的数据集，ANOVA结果也会匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者John Huang