数据分析：线性回归盘算嵌套的组间差异

  
介绍

在统计学中，嵌套的组间差异分析是一种评估不同组别间差异的方法，尤其适用于层级布局或分组数据。通过线性回归模子，我们可以盘算出各个变量对于因变量的影响，即beta系数。这些系数可以量化每个变量在不同组别中对因变量的影响水平。在举行嵌套组间差异分析时，我们通常接纳以下步调：

• 数据准备：数据应该按照层级分组举行整理。
  
• 模子构建：构建一个线性回归模子。
  
• 参数估计：估计出模子中的回归系数。
  
• 丛林图展示：为了直观地展示这些回归系数及其置信区间，可以使用丛林图。丛林图是一种图表，它以图形方式展示了多个估计值及其置信区间。在丛林图中，每个回归系数都由一个点估计和一条线段体现，线段的长度体现95%置信区间。
  
• 效果解释：通过观察丛林图，我们可以快速识别哪些变量在统计上显著地影响了因变量。
  

本教程的嵌套组间差异分析案例是：比较Microbiome

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