问题

我一直在尝试创建一个自定义/用户定义的函数来执行Levene检验和双因素方差分析。我在函数的{参数}中努力使公式因子唯一。在查看了这篇帖子之后：
https://stackoverflow.com/questions/75027266/error-custom-function-that-has-tilde-and-or-dollar-sign-in-the-body-in
我创建了以下内容。但是，它不起作用。

test_levene <- function(df, contvar, catvar, catvar2){
  contvar <- as.character(substitute(contvar))
  catvar <- as.character(substitute(catvar))
  catvar2 <- as.character(substitute(catvar2))
  fmla <- as.formula(contvar ~ catvar*catvar2)
  require(car)
  levene <- leveneTest(fmla,data=df)
  pvalue <- levene[[3]][1]
}
#产生错误：Error in leveneTest.default(y = y, group = group, ...) : 
  y is not a numeric variable

上述提到的帖子使用了reformulate，但这会不断出现问题/错误。使用reformulate与使用as.factor相比有什么好处？这两者之间有什么区别。

类似地，对于双因素方差分析，我想要的结构如下。如何使其工作！

test_twoway <- function(df, contvar, catvar, catvar2) {
     twoway <- aov(contvar ~ catvar * catvar2, data = df)
     twoway <- summary(twoway)
     ph1 <- TukeyHSD(twoway, catvar)
     ph2 <- TukeyHSD(twoway, catvar2)
}

test_levene <- function(df, contvar, catvar, catvar2){
  contvar <- as.character(substitute(contvar))
  catvar <- as.character(substitute(catvar))
  catvar2 <- as.character(substitute(catvar2))
  fmla <- as.formula(contvar ~ catvar*catvar2)
  require(car)
levene <- leveneTest(fmla,data=df)
pvalue <- levene[[3]][1]
}
#Produces the error: Error in leveneTest.default(y = y, group = group, ...) : 
  y is not a numeric variable

test_twoway <- function(df, contvar, catvar, catvar2) {
     twoway <- aov(contvar ~ catvar * catvar2, data = df)
     twoway <- summary(twoway)
     ph1 <- TukeyHSD(twoway, catvar)
     ph2 <- TukeyHSD(twoway, catvar2)
}

答案1

得分: 1

一种可能不符合惯用方法的方式：

test_levene <- function(df, contvar, catvar, catvar2){
contvar = as.character(substitute(contvar))
catvar = as.character(substitute(catvar))
catvar2 = as.character(substitute(catvar2))
fmla = as.formula(paste(contvar, "~", catvar, "*", catvar2))
test_result = leveneTest(fmla, data = df)

对测试结果进行一些操作

test_result
}

（请注意使用了 `paste`）

iris$Color <- gl(3, 50, labels = c('蓝色', '紫色', '深蓝色'))
test_levene(df = iris, Sepal.Length, Species, Color)
Levene方差齐性检验（中心 = 中位数）
自由度 F 值 Pr(>F)
组别 2 6.3527 0.002259 **
147

显著性代码： 0 '' 0.001 '' 0.01 '' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

<details>
<summary>英文:</summary>

One approach, perhaps not idiomatic:

test_levene <- function(df, contvar, catvar, catvar2){
contvar = as.character(substitute(contvar))
catvar = as.character(substitute(catvar))
catvar2 = as.character(substitute(catvar2))
fmla = as.formula(paste(contvar, "~", catvar, "*", catvar2))
test_result = leveneTest(fmla, data = df)

do something with test result

test_result
}

(note the use of `paste`)

> iris$Color <- gl(3, 50, labels = c('blue', 'violet', 'darkblue'))
> test_levene(df = iris, Sepal.Length, Species, Color)
Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
Df F value Pr(>F)
group 2 6.3527 0.002259 **
147

Signif. codes: 0 '' 0.001 '' 0.01 '' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

</details>