如何使用R按分组执行嵌套方差分析（Nested ANOVA）

你可以通过分组批量运算的逻辑实现需求，不需要手动拆分8个数据子集，以下两种方案均可实现：

方案1：tidyverse 嵌套工作流（适合后续需要统一整理分析结果的场景） #

首先加载依赖包：

library(tidyverse)
library(broom) # 可选，用于把分析结果转为标准化数据框

批量运行分析的代码：

# 按plant_type分组，生成嵌套数据框
result <- df %>%
  group_by(plant_type) %>%
  nest() %>%
  mutate(
    # 对每个分组数据运行嵌套方差分析
    aov_res = map(data, ~aov(concentration ~ day / factor(replicate), data = .x)),
    # 生成方差分析摘要
    aov_summary = map(aov_res, ~summary(.x)),
    # 可选：将摘要转为结构化数据框
    summary_tbl = map(aov_res, ~tidy(.x))
  )

结果提取方法：

• 查看所有分组的分析摘要：result$aov_summary
• 提取结构化的全量分析结果表：result %>% select(plant_type, summary_tbl) %>% unnest(summary_tbl)

方案2：基础R实现（无需安装额外依赖包） #

# 按plant_type拆分数据后批量运行方差分析
aov_result_list <- lapply(split(df, df$plant_type), function(sub_data) {
  aov(concentration ~ day / factor(replicate), data = sub_data)
})

# 查看所有分组的方差分析摘要
lapply(aov_result_list, summary)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jeff