aov() 函数进行单因素方差分析，输入excel文件怎么显示样本分组情况？

在使用 `aov()` 函数进行单因素方差分析时，需要将数据按照因素水平分类，通常通过在数据框中添加一列表示因素水平来实现。在 Excel 文件中，可以将因素水平作为表格中的一列，并在数据框中使用该列进行分组。示例如下：

| 样本编号 | 肥料组 | 生长值 |
| --- | --- | --- |
| 1 | A | 10 |
| 2 | A | 11 |
| 3 | A | 9 |
| 4 | A | 12 |
| 5 | A | 11 |
| 6 | B | 12 |
| 7 | B | 13 |
| 8 | B | 14 |
| 9 | B | 15 |
| 10 | B | 13 |
| 11 | C | 15 |
| 12 | C | 16 |
| 13 | C | 17 |
| 14 | C | 18 |
| 15 | C | 16 |

在 R 语言中，读取 Excel 文件时可以使用 `read_excel()` 函数，然后将 `肥料组` 列转换为因子变量，代码示例如下：

library(readxl)

# 读取 Excel 文件
data <- read_excel("data.xlsx")

# 将肥料组列转换为因子变量
data$fertilizer <- factor(data$fertilizer)

在 `aov()` 函数中，使用 `生长值 ~ 肥料组` 表示对生长值按照肥料组进行分析，代码示例如下：

result <- aov(生长值 ~ 肥料组, data=data)

这样就可以对数据进行单因素方差分析了。