在R中如何做三因素方差分析
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方差分析（anova）是检测两组数据是否来自同一个总体的方法，在有些生物实验室里会经常用到。我最近在学习用R做方差分析，发现虽然SPSS很快很强大，但是对特殊的要求就很难实现。在R里做方差分析也不难，不管单因素还是多因素分析，在R里都可以用几行代码解决。首先要把数据导入R，这里是最花时间的一步，一般数据是存在excel里的，如果要让R读取的话，可以直接另存为逗号分隔符（csv）文件。read.csv函数可以直接读取csv文件，但是在存成csv文件之前，要看好excel里数据的存储方式，R不擅长读取很fancy的表格，最好把第一行作为处理方式的名称，然后在相应的列里存储对应数据的处理方式，比如说这是我要处理的数据，这样放进R里也能很容易地看到每一个数据对应的类型：这个数据是在不同的土壤（soil），不同的磷含量（P）和不同的栽培品种（cultivar）条件下，在一系列的天数里观察到的植株高度。这样记录的数据就会为后期的分析省去很多麻烦。用)就可以把数据放进R里。第一行是标题，所以用header=T告诉R第一行不是数据就可以。&Anova分析本身只要一行代码就行，先把所有的因子放进一个线性模型，然后用aov函数分析方差，最后赋给变量fit：fit=aov(lm(Dec.30~Soil * P * Cultivar))Dec.30是第一组高度数据的名字，如果他们之间没有互相作用的话，就改成：fit=aov(lm(Dec.30~Soil + P + Cultivar))然后用summary函数看看fit就行了:D可以发现只有Cultivar之间的差异非常显著，这个结果当然没有问题，但这个结果是根据所有数据得出的，如果想观察特定的土壤和磷含量的情况下，特定的两个品种之间的差异是否显著的话，那就需要给数据限定范围。比如说，如果我想知道在所有土壤和磷含量的组合中任意两个品种之间的差异，或者说在所有品种和土壤的组合中不同的磷含量之间的差异，那就可以写个循环来解决：首先创建一个三维的数组来存储要用anova检测的P值：P_Cultivar = array(0, dim=c(3,3,23))dimnames(P_Cultivar)=list(levels(P),levels(Soil),colnames(data)[5:27])这里是检测所有土壤和磷含量的组合中任意两个品种之间的差异，3个维度分别对应3种磷含量，3种土壤和23组植株的各项生理指标.&for (i in 5:27){for (j in 1:3){for (k in 1:3){col1=data[,i][P==levels(P)[j] & Soil==levels(Soil)[k]]col2=Cultivar[P==levels(P)[j] & Soil==levels(Soil)[k]]temp=data.frame(col1,col2)Pr=summary(aov(temp$col1~temp$col2))[[1]][1,5]P_Cultivar[j,k,i-4]=signif(Pr, digits = 3)}}}这里有3个循环，i代表植株的各项指标，一共23个，j代表3种磷含量，k代表3种不同的土壤，根据这些限定条件找到所需要的数据之后就可以做anova检测了，最后提取每一个anova检测的P值。这个值在summary（aov）里的第一部分里的第一行第五列，所以用[[1]][1,5]来定位，然后将P值取3位有效数字之后存在刚才建的数组里的相应位置上，最后看这些P值就知道哪些因素之间的差异有可能显著了。&如果还想给每一个anova检测做一个盒形图的话，可以在上面的循环里加上下面的命令：jpeg(file = paste('D://databpxplot/data/','Cultivar_P=',levels(P)[j],'_Soil=',levels(Soil)[k],'_',colnames(data)[i],'.jpg',sep=''))这是在某个文件夹里建一个空的jpg文件，然后给这个图片相应的名字，把经过何种的处理都写进去这样就不会弄错了，用paste命令把变量变成字符串写在文件名里。boxplot(split(temp$col1,temp$col2),sub=paste('P-value:',signif(Pr, digits = 3)))dev.off()然后用两组数据做一个盒形图。这个盒形图就会自动存在这个jpg文件里，同样可以用paste函数给这张图起个一眼就能看懂的名字，P值也可以取三位有效数字后附在图里。最后用dev.off()把这个打开的boxplot关掉，要不然等这些loop跑完，在R里也已经同时打开好几百个boxplot了:D&最后的任务就是看哪些P值是足够小的，在这里P取0.05显然已经不合适了，因为如果我们设定犯一类错误的概率是0.05的话，就意味着在完全随机生成数据的情况下，也会有百分之五的正常数据被认为是outlier，在三百个检测中就会期望出现15组数据差异“显著”，但这肯定是不对的。所以在这里可以设定只有P值足够小的时候才能引起我们的兴趣，比如说P值的阈值可以设定为一万分之一，这样就可以控制我们犯第一类错误的概率了 :D
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官方公共微信Need说要做社交电商，不如说建一个“好物实验室”
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核心提示：电商行业真的没有想象力了吗？Need创始人顾俊不这么想。就跨境电商来说，靠拼低价留住用户并不是个聪明的做法。UGC社区也好，熟人推荐也罢，移动电商的「新长征」怎么走，才是个好问题。
在决定要买一样东西之后，你可能会进入一段烦人的迷茫期——在哪买？买什么牌子好？如何挑选？这些需求催生了「买手」这个物种，嗅觉灵敏的生意人们开始通过互联网帮你连线远在云端的专家or买手。也有一些人思路则不一样，比如社群电商平台Need，就把目光放在了消费者的身边，想在熟人圈子里做女性电商。
好物实验室
「它真的不是在做一家淘宝店吗」？翻看了Need平台上反复出现的几款护肤品和零食，我心里不免产生了这样的疑惑。
当我到访这家看起来小而美的公司后，对他们提的第一个问题就成了“为什么你们东西这么少？”作为一个打着女性电商旗号的行业内新秀，在商品多样性上显得有点对不起观众。Need创始人、CEO顾俊给出的答案是，“Need从出生就没想走传统电商的海量战略”。
从社会化移动电商这个想法的产生，Need与小红书几乎开始于同一起跑线，按目前的扩张节奏对比来看，Need可以说是不紧不慢。在顾俊的朋友圈中，你会看到近100张各不相同的面膜排列眼前，甚至还会有来自员工的抱怨，“天天尝零食，试用化妆品，都胖了。”
“这是我们在人肉选货”，顾俊解释说。除了创业者的身份外，顾俊自己就是一位购物达人，他显然对于烂大街的美妆品牌的不屑——或者说，已被国人熟知的国外品牌并不是作为跨境电商的Need的王牌。这群人的乐趣在于「发现新大陆」，挖掘那些还没那么出名但确实有口皆碑的“新草”。
那么，一件「好物」是如何在Need社区内上架的？
拿洗面奶为例，Need选货达人们在洗面奶这个品类里做推荐，几个具有海外生活经验的员工提供了灵感，按照当地消费者的口碑来提供一份清单，列出她们的良心推荐，完成第一阶段的筛选；
接下来，编辑部、美妆达人或设计师等内部人员组成评审会对这些清单上的物品一一品评，从采购难度，利润空间到用户体验，最终选出了人们现在所看到的、反复在被推荐的酵素洗颜粉。以此类推，Need前期打造着一种“弱水三千，只取一瓢”的调性，在新版本上线，社交平台搭建好之前，Need选择将“新奇特”与“少而精”保持下去，为他们筹划已久的“新玩法”做好积累。
本质还是跨境电商
在顾俊创业前的履历中「电商」就是个关键词，从京东做校园渠道，到乐蜂、唯品会以及第一次创业做社交媒体营销，这些经理让顾俊在日后的创业中，把跨境电商领域的新焦点放在了减少流量成本。
电商业内人士将“新客”，“复购”，“履约（采购和供应）”称为决定一个平台能否健康运转的3大关键环节。顾俊首先排除了履约，因为这个充满精于算计的聪明人活跃的领域里，从供应到采购和仓储物流，成本与利润空间都得到了充分的压缩，淘宝京东下一步还可以通过砸钱把这一环节做得更加完美无缺，作为后起的新秀电商，对此已经拼无可拼。
因此，关于下一个崛起的电商会是什么类型，由于缺乏与大电商的相对优势，一个仍然坚持B2C的中心化形态的小平台是希望渺茫的。
这其中，真正的区分度体现于拉新和复购环节上，或者说，压缩流量成本。顾俊打算开始从用户的角度思考这个问题，他把用户所需要的电商APP分为三类，一是像淘宝京东的大而全商城，负责搜索功能和拼低价，第二类提供实效性强的本地生活类购物服务，这第三种，解决你在选择上的困惑，为你发现新奇特，负责“创造”需求。
“现在用户缺少的不局限于一件’东西’，而是真正适合他的。”在如今这个电商微商“泛滥”的购物环境下，“什么值得买”渐渐成为困扰剁手党们的难题，同时你也可以看到，尝试回答这个问题的创业者们各有各的思路。
「购物版朋友圈」
大多数把女性消费作为切入口的创业者可能都抱有一个这样的心态：女人的钱要比男人的好挣得多。顾俊也不例外，他告诉钛媒体，为了接触到更多的目标用户，还曾去滴滴上当顺风车司机，搭载年轻的女乘客，一对一跟她们聊女性社区和“买买买”那些事。
这些乘客也常常聊起小红书。充满陌生人的话题性社区的吸引力如何，在收集到了许多否定回答之后，顾俊试着去反思女性社区，一群陌生人围绕一个东西来讨论，话题结束也往往意味着关系的结束，由于在购买决策时对于陌生人的信任度有限，让越来越多的“经验帖”最终也只停留在了“看看而已”的程度。
在中国，做陌生人社交鲜有成功的事实也让顾俊总结道“熟人关系才能产生经济”。
大众点评曾做过这样一个功能，在里面你能看到你的微信好友去哪吃过饭，这个做法让顾俊感到“惊艳”，或者说，这与想在微信熟人关系上做社交电商的need有些不谋而合。不同的是，由于不存在实效性问题，购物比吃饭更适合“先聊再买”。
“女人在微信上聊的话题就是这三个，八卦，男人和购物，而这前两个话题最后也会转化成购物”，顾俊说。几乎每个女性都在微信中会为自己在剁手之路上的同道中人——闺蜜或亲戚，拉一个群，讨论新种的草及到手的好物，这是一个天然形成的购物场景，每一个小群中总会有这样类似“意见领袖”角色，她或者对化妆品有所研究或者懂得穿搭之道，这样的好友推荐往往最能深得人心从而实现转化。
Need要做的就是为购物这个永恒的话题的搭建平台，女人们在这里拥有像微信群那样的小圈子，像朋友圈那样更新自己的购物动态，如果你的分享成功安利了同好，你还能默默地获得一小笔分利。
责任编辑：马万里
2015年可谓是新能源汽车产业发展的“利好年”，各种鼓励政策如雨后春笋般出台。新能源汽车成为从中央到地方的新宠。那么究竟哪家车企能称得上新能源汽车的行业领头羊呢？国搜汽车为您带来详细报道。
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