不等方差的参数方差分析

Question

我想知道在R中是否有一种方法可以做方差不相等的方差分析？

想象一下下面的例子：

x <- c(10,11,15,8,16,12,20)
y <- c(10,14,18,25,28,30,35)

d <- c(x,y)
f <- as.factor(c(rep("a",7), rep("b",7)))

# Unequal variance:

t.test(x,y)$p.value
t.test(d~f)$p.value

# Equal variance:

t.test(x,y, var.equal=TRUE)$p.value
t.test(d~f, var.equal=TRUE)$p.value

anova(lm(d~f))[[5]]
summary(aov(lm(d~f)))[[1]][5]
summary(lm(d~f))[[4]][8]

从这个例子中你可以看到，在R中执行方差分析的不同方法，在只有两组的情况下，总是得到与具有相等方差的t.test获得的p值相同的p值。再说一次，有没有一种方法可以进行方差不相等的方差分析？

Answer 1

对于本例，有一个oneway.test()

R> oneway.test(d~f)

    One-way analysis of means (not assuming equal variances)

data:  d and f 
F = 6.631, num df = 1.000, denom df = 8.339, p-value = 0.03179