我在 R 中进行了受试者之间的重复测量方差分析，得到了与 SPSS 相同的结果。
设计如下：积极性（2 个级别）x 新近度（2 个级别）x 组（3 个级别）
结果，我进行了三向交互。现在，我想分别对三组进行所有可能的事后 t 检验。使用以下代码并使用 lsmeans 和 afex 包，这是可行的：
anova_all <- aov_ez("code", "err", stim.lng, +
within=.("recency", "positivity"), between=.("group"))
ref <- lsmeans(anova_all,~recency*positivity|group)
comps <- contrast(ref,method="pairwise", adjust="none")
summary(comps)
代码运行，但与 SPSS 输出相比，我得到了不同的结果（就 p 值和 t 值而言）。这让我感到困惑，我相信我应该得到与 SPSS 相似的结果，因为只进行了配对样本 t 检验。
我想关键点可能是两种软件的不同自由度。例如，当我在 9 名受试者的特定组中进行配对 t 检验时，在 SPSS 中，自由度为 9，而在 R 中，自由度在 89-102 之间（见附图）。为什么R这么高？还有其他用 R 复制 SPSS 的结果吗？
这是我的设计以及 SPSS 和 R 在特定患者组中的三个不同输出，用于所有可能的成对事后测试：
R的输出：
SPSS的输出：
