在R语言中进行重复测量方差分析(Repeated Measures ANOVA)通常涉及以下几个步骤:准备重复测量数据、加载必要的R包、构建重复测量方差分析模型、进行模型拟合与检验,以及解析并报告结果。下面将逐一介绍这些步骤,并提供相应的代码片段。 1. 准备重复测量数据 重复测量数据通常包含被试(或个体)的多个时间点或条件下的测量值...
进行重复测量数据两因素两水平的方差分析: hp是因变量,time是测量时间(治疗前和治疗后各测量一次),group是分组因素(两种治疗方法),n是受试者编号。 # time和group是有交叉的,每个受试者(n)只和time有交叉,和group没有交叉 f1 <- aov(hp ~ time * group + Error(n/time), data = df12_11) summary(f1...
用R软件做方差分析的一个内置函数(不需要调用开源程序包的函数)是aov()函数,语法为aov(formula, data = dataframe),重复测量方差分析的formula是:y ~ B * W + Error(Subject/W),其中W表示组内因子,B表示组间因子。aov()函数还能做其他方差分析,由于不在本文范围,不做详述,有需要的同学可以参看《R语言实战...
无论是做毕业论文,还是平时做数据处理,方差分析都是我们绕不过去的一项技术。但是我们经常苦于统计学上的抽象公式,以及spss/jamovi功能上的缺失【例如,无法通过”点点点“来实现简单效应以及简单简单效应】,那么这个时候可能不得不求助于R语言。 R语言对初学者似乎不太友好,当我们去网上查阅教程,虽然有铺天盖地的信...
接下来,我们可以使用R语言中的“aov”函数来执行重复测量方差分析。在该函数中,我们需要指定一个线性模型的公式。在这种情况下,公式应包含药物、时间和药物与时间的交互作用。 例如,我们可以使用以下代码执行重复测量方差分析: ```R #导入数据 data <- read.csv("data.csv") #创建对象因子 subject <- factor(...
该研究是对同一观察对象的体重在几个不同的时间点上进行4次测量,由于同一个体的重复测量,其在不同时间点上的结果往往具有很强的相关性,违背了方差分析数据独立性的要求,因此不能采用单因素方差分析,T检验等方法,而要采用重复测量方差分析法。 重复测量方差分析要求各个时间点指标变量满足球形假设,根据检验结果判断重...
通过上述步骤,我们成功地使用R语言进行了前后测量的重复测量方差分析。我们构建了数据框,进行了分析,并进行了一定的可视化。从结果中,我们能够看到组内均值的差异,进而得出对分析对象的见解。 方差分析是一项强大的工具,在设计实验时,务必要谨慎处理数据、选择合适的分析方法。希望这篇文章能帮助你更好地理解这一过程,...
重复测量方差分析,是指研究对象被测量不止一次。最常见的设计类型是一个组内和一个组间因子的重复测量方差分析。重复测量方差分析同样要求数据服从正态分布,以及各组方差相等。 本文使用R语言基础安装包中的CO2数据集为示例。该数据集包含了北方...
所谓重复测量方差分析,即受试者被测量不止一次。本节重点关注含一个组内和一个组间因子的重复测量方差分析(这是一个常见的设计)。 以下为R语言实战示例。基础安装包中的CO2数据集包含了北方和南方牧草类植物Echinochloa crus-galli(Potvin,Lechowicz,Tardif,1990)的寒冷容忍度研究结果,在某浓度二氧化碳的环境中,对寒...
关于方差分析(Analysis of Variance,ANOVA),知乎的大神们都已经科普过其概念,简单来说就是检验多组样本之间均值的差异。而重复测量方差分析,顾名思义即多次测量的数据来自于同一个体,这些数据之间可能存在相关性,与方差分析的基本假设——数据独立性相违背,从而导致常规的方差分析会大大增加犯I类错误的概率。