การติดตั้งและเรียกใช้งาน R Commander

          R Commander หรือ Rcmdr เป็นแพคเกจหนึ่งของ R ที่แสดงผลเป็นแบบ graphic user interface (GUI) มีลักษณะเป็นเมนู ซึ่งช่วยให้เรียกใช้คำสั่งของ R ได้ง่ายขึ้น

          เนื่องจาก Rcmdr ขึ้นอยู่กับแพจเกจอื่น ๆ หลายแพคเกจ หากติดตั้งเฉพาะ Rcmdr จะใช้งานได้เพียงบางเมนู ดังนั้น ควรติดตั้ง Rcmdr พร้อมกับแพคเกจที่จำเป็นอื่น ๆ โดยพิมพ์คำสั่งดังนี้

> install.packages("Rcmdr", dependencies=TRUE)

          หลังจากติดตั้งแล้ว สามารถเรียกใช้ R commander ด้วยคำสั่ง

> library(Rcmdr)

     จะปรากฏหน้าต่างของ R commander ดังภาพ

 หมายเหตุ:

          กรณีที่ต้องการให้เปิด R commander ทันทีเมื่อเปิดโปรแกรม R ขึ้นมา ให้เปิดไฟล์ rprofile.site ซึ่งอยู่ในไดเรกทอรี C:\Program Files\R\R-…\etc แล้วเพิ่มคำสั่งต่อไปนี้

local({
old <- getOption("defaultPackages")
options(defaultPackages = c(old, "Rcmdr"))
})

การวิเคราะห์ความแปรปรวนสำหรับแผนการทดลองแบบสุ่มสมบูรณ์ (completely randomized design, CRD) ด้วยโปรแกรม R

การวิเคราะห์ความแปรปรวนสำหรับแผนการทดลองแบบสุ่มสมบูรณ์

(completely randomized design, CRD) ด้วยโปรแกรม R

          การวิเคราะห์ความแปรปรวนของผลการทดลองที่ได้จากการวางแผนแบบ CRD สามารถใช้คำสั่งพื้นฐานของ R โดยตรง ไม่ต้องใช้แพคเกจเสริม ขั้นตอนการวิเคราะห์มี 2 ขั้นตอน

          1) วิเคราะห์ ANOVA ด้วยคำสั่ง aov

> ชื่อแบบจำลอง = aov(ค่าตอบสนอง~ปัจจัย, data=ข้อมูล)

          2) แสดงตาราง ANOVA ด้วยคำสั่ง summary

> summary(ชื่อแบบจำลอง)

ตัวอย่าง:

         ปริมาณกรดอะมิโน hydroxyproline ในคอลลาเจนจากปลาที่อาศัยในภูมิอากาศ 4 เขตเป็นดังตาราง

Hydroxyproline (% w/w)
Polar	Temperate	Subtropical	Tropical
7.24	6.79	7.74	9.00
7.24	6.61	10.87	10.28
7.24	6.63	7.80	14.59
6.45	7.81	10.13	14.96
7.79	7.28	10.25	9.38
7.25	7.32	10.01	12.03
6.42	7.28	8.41	10.86
6.03	7.27	9.65	10.86
	7.98	7.6	10.75
	7.85	8.9	10.92
		9.05
		9.41
		11.05
		8.14

          การวิเคราะห์ความแปรปรวนด้วยโปรแกรม R ทำได้ดังนี้

# นำเข้าข้อมูลจาก Excel ที่บันทึกไว้ในชื่อ collagen.csv ไว้ในเขตข้อมูลที่ตั้งชื่อว่า collagen > collagen=read.table('collagen.csv',header=TRUE,sep=',') # สร้างแบบจำลอง ANOVA ที่มีชื่อว่า hyp จากข้อมูล collagen โดยให้ hydroxyproline เป็นค่าตอบสนอง และ climate เป็นปัจจัย > hyp=aov(hydroxyproline~climate, data=collagen) # แสดงตาราง ANOVA ของแบบจำลอง hyp > summary(hyp)             Df  Sum Sq Mean Sq F value    Pr(>F)    climate      3 118.248  39.416  25.919 2.676e-09 *** Residuals   38  57.788   1.521                      --- Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

          จากผลที่ได้แสดงว่าค่าเฉลี่ยปริมาณกรดอะมิโน hydroxyproline ในคอลลาเจนจากปลาทั้ง 4 เขตภูมิอากาศนั้น มีอย่างน้อย 1 เขตที่แตกต่างจากเขตอื่น ที่ระดับนัยสำคัญ 0.001 ดังนั้น จึงต้องทดสอบความแตกต่างของค่าเฉลี่ยด้วยวิธี Duncan โดยใช้แพคเกจ laercio

# เรียกใช้แพคเกจ laercio > library(laercio) # เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยจากแบบจำลอง hyp ด้วยวิธี Duncan > LDuncan(hyp)  DUNCAN TEST TO COMPARE MEANS  Confidence Level:  0.95  Dependent Variable:  hydroxyproline  Variation Coefficient:  13.95678 %  Independent Variable:  climate   Factors     Means                 tropical    11.365225089     a    subtropical 9.21465036892857  b   temperate   7.2829372959       c   polar       6.95821078         c