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aov()我已经看到了 R/ （R= 随机，X= 依赖，W？= 内部，B？= 之间）中被试内设计的通用公式的两种基本方法：

# Pure within: 
    X ~ Error(R/W1*W2...)
# or  
    X ~ (W1*W2...) + Error(R/(W1*W2...))

# Mixed:
    X ~ B1*B2*... + Error(R/W1*W2...)
# or  
    X ~ (B1*B2*...W1*W2...) + Error(R/(W1*W2...)+(B1*B2...))

也就是说，有些人建议永远不要将W因子放在错误项之外或将B因子放在里面，而另一些人则将所有 ( B, W) 因子放在外面和里面，表明嵌套在 R 中的错​​误项中。

这些只是符号变体吗？是否有任何理由优先选择另一个作为执行 ANOVA 的默认值aov()？

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我总是建议将所有主题内变量放在错误项的内部和外部。

对于纯粹的受试者内分析，这意味着使用以下公式：

X ~ (W1*W2...) + Error(R/(W1*W2...))

在这里，所有受试者的影响都根据其适当的误差项进行测试。

相反，该公式X ~ Error(R/W1*W2...)不允许您测试变量的影响。

同样的原则也适用于混合设计（包括主体间和主体内变量）。正确的公式是：

X ~ (B1*B2*...W1*W2...) + Error(R/(W1*W2...))

无需在公式中使用两次间变量。上面的模型实际上与X ~ (B1*B2*...W1*W2...) + Error(R/(W1*W2...)+(B1*B2...)).

此公式允许您使用正确的错误项来测试主体间和主体内的影响。

有关更多信息，请阅读此方差分析教程。

于 2012-09-26T11:33:56.183 回答