p-value, данные Iris

Анализ ширины чашелистика.

data (iris)
model <- lm(Sepal.Width ~ Species, iris)
res <- resid(model)
shapiro.test(res)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  res
## W = 0.98948, p-value = 0.323
library(nortest)
lillie.test(res)
## 
##  Lilliefors (Kolmogorov-Smirnov) normality test
## 
## data:  res
## D = 0.064045, p-value = 0.1386
ad.test(res)
## 
##  Anderson-Darling normality test
## 
## data:  res
## A = 0.49504, p-value = 0.2116

p-value > 0,05, данные распределены нормально

library (car)
## Warning: пакет 'car' был собран под R версии 4.2.3
## Загрузка требуемого пакета: carData
## Warning: пакет 'carData' был собран под R версии 4.2.3
leveneTest (Sepal.Width ~ Species, iris)
## Levene's Test for Homogeneity of Variance (center = median)
##        Df F value Pr(>F)
## group   2  0.5902 0.5555
##       147
anova (model)
## Analysis of Variance Table
## 
## Response: Sepal.Width
##            Df Sum Sq Mean Sq F value    Pr(>F)    
## Species     2 11.345  5.6725   49.16 < 2.2e-16 ***
## Residuals 147 16.962  0.1154                      
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
pairwise.t.test(iris$Sepal.Width, iris$Species)
## 
##  Pairwise comparisons using t tests with pooled SD 
## 
## data:  iris$Sepal.Width and iris$Species 
## 
##            setosa  versicolor
## versicolor < 2e-16 -         
## virginica  9.1e-10 0.0031    
## 
## P value adjustment method: holm

Значимо отличаются пары setosa/versicolor, setosa/virginica, virginica/versicolor