问题标签 [ancova]

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libreoffice-calc - 双向 ANCOVA:LibreOffice Calc 中的协方差分析

此功能请求之后,我想知道是否/如何拥有一个宏来提供一个简单的 GUI 来在 Open/LibreOffice Calc 中进行双向 ANCOVA(协方差分析)。Calc中已经有 ANOVA 工具,不符合我对方法的理解(refrence):

分类因变量和定量响应

因为它似乎只接受连续变量!所以这是一种只接受协变的 ANCOVA?我不太确定(示例)。

在互联网上搜索我发现了这篇文章这些讲座材料,它们都建议根据分类因变量的组手动分离响应变量,这并不是真正的解决方案。所以我想制作一个插件/宏,可能在 Open/LibreOffice-BASIC 中,它提供了一个 GUI 供用户选择:

  • 一个分类自变量(因子)
  • 一个定量自变量(协变量)
  • 一个定量响应变量

接着

  • 给出符合 APA 的表,表示按分类变量分组的两个定量变量之间的双变量相关性
  • 基于分类变量的两个定量变量的散点图,以及每组线性回归的趋势线和方程。

我知道在一篇文章中问太多了,但我不确定如何将其分解为更小的问题。提前感谢您的支持。

PS有最初为OpenOffice编写的Office Statistics Tools插件,它似乎做了单向方差分析。但是,这里的作者说它有问题,不应该使用。

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r - 测试ancova模型中的截距是否在R中显着不同

我运行了一个模型,将某些植物的重量解释为时间的函数,并尝试结合处理效果。

该模型如下所示:

在此处输入图像描述

模型摘要为:

方差分析表

我想测试intercept1=intercept2=intercept3=intercept4的H0。这是通过简单地解释截距的 t 值和 p 值来完成的(我猜不是因为这是基线(在这种情况下是治疗 A))?我对此感到有些困惑,因为在我查找的大多数来源中,拦截的差异并没有得到太多关注。

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r - ggplot中的回归线

我有一个 2 x 2 ,结果图在图上显示了 4 条回归线和 4 个不同颜色的组。我希望保留图中的 4 种颜色,但仅显示其中一个变量的 2条- 并非所有 4 条,如图所示。数据在这里——

剧情如下——

方差分析图:

在此处输入图像描述

我用来创建它的代码在这里-

最简单的方法是将线条全部删除,然后使用该predictvals()功能重新绘制所需的线条吗?我只想显示“近海”和“Offfreef”位置的回归线,同时保留所有 4 个站点的颜色。

注意:这是我在这里的第一个问题,如果我的问题格式不正确或者我没有包含所有必要的信息,我们深表歉意。谢谢!

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r - 创建一个带有循环方差分析结果的表 r

数据框示例:

>

我已经使用此代码在数据帧上的各种变量上循环方差分析(在线找到)

数据:df

(Group 和 Gender 都是阶乘)这产生了一个 .doc 文件,其中包含分析的输出(非常有用),输出样本:

现在我想做的是使用生成的 anova 表中的 Sum f Square、f Value、P 值(Pr(>F))创建 data.frame(我以后可以将其保存在 .csv 文件中)在输出中。

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r - R:在 gamm (gamcova) 中编程嵌套随机效应

我正在尝试使用 mgcv::gamm 函数在 R 中执行嵌套随机效果。具体来说,这个函数应该是 ANCOVA 到 GAMM 的扩展,产生了 GAMMCOVA。

随机效应的推理:整个数据集由多个先前分离的数据集组成。此外,单个 siteID 会在任何地方临时复制 3-40 次。更重要的是,一些 siteID 被复制到不同的 datasetID 中。

我也试过这个,random=~(1|datasetID/siteID)但这返回了一个错误

我知道s(siteID,datasetID,bs="re")数据样本量的系数太多了。但是,我不认为这是指定嵌套随机效果,对吗?

那么,有没有办法在 mgcv::gamm 中指定嵌套的随机效应?

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r - R 中带有 afex 的 ANCOVA:错误:受试者间设计中的空单元格,但没有 NA

我正在使用 afex 包中的 aov_ez 在 R 中执行阶乘 ANCOVA。我有两个二进制协变量,它们都编码为因子和虚拟变量(0 和 1)。数据集中或协变量列中没有缺失数据。

但是,当我运行 aov_ez 时,它适用于协变量之一,使用以下模型:

但对于另一个(见下文),我收到以下错误消息:错误:主题间设计中的空单元格(即错误的数据结构)。

怎么会这样?同样,我确定协变量 FOREIGN.P 是具有两个水平的因子,并且没有丢失数据点。

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r - 双向方差分析(因子和协变量)的同方差性检验

我有以下公式: glm1 <- glm(y ~ g1 + g2, data = fish, family = binomial)

y是二项式变量: num 1 1 0 0 1 0 0 0 0 1 ... #有 (1) 或没有 (0) 鱼。 g1:因子 w/ 4 个级别“1”、“2”、“3”、“4”:1 2 1 1 4 1 2 1 1 3 ... #River 级别。 g2 : num 808 1110 754 421 568 535 570 690 668 556 ... #降水量 (mL)。

为了测试同方差性,我尝试了:

但是我的公式是y~g1+g2,那么:

我还尝试了其他测试:

最后,我尝试了这个:

1. g1 和 g2 都必须是因子(分类变量)来测试同方差性吗?2. 如何用 Bartlett's、Levene's 和 Fligner's 在我的公式(y-num ~ g1-factor + g2-num)中测试同方差性?

我提前感谢您的帮助。

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r - 在 R 中使用 WRS2 包与手动计算的稳健 ancova 的差异

我进行了一项研究,其中两组(对照组和实验组)的参与者在两个时间点(T1 和 T2)完成了三个量表(NJ、A 和 D)。我正在运行 ANCOVA,其中 T2 响应作为我的因变量,T1 响应作为我的协变量,组作为我的自变量(即 NJ2 ~ NJ1 + 条件、A2 ~ A1 + 条件和 D2 ~ D1 + 条件)。由于我的斜率是异构的,我使用 WRS2 包中的 ancova 函数对每个斜率执行稳健的 ANCOVA。

在意识到 ancova 函数不提供自由度或效果大小后,我决定尝试手动运行 Yuen 比较,方法是选择靠近我感兴趣的比较点的数据子集,计算这些子集的修剪均值,并使用 WRS2 包中的 yuen 函数比较那些修剪后的方法。在包小插图的第 28 页(https://cran.r-project.org/web/packages/WRS2/vignettes/WRS2.pdf),作者给出了以下公式来识别靠近兴趣点的数据点:|Xi - x| ≤ f ×​​ MADN,其中 Xi 是 X 的值,x 是兴趣点,f 是平滑参数(在我的情况下可以将其删除,因为我已将其设置为 1),MADN 是中值绝对偏差X 除以标准正态分布的 0.75 分位数。然而,使用这个公式对我的三个结果变量中的每一个都产生了不同的结果。

1) 对于我的 NJ 变量,我能够通过将 MADN 从 3.71 舍入到 4 来复制 ancova 函数的结果,这似乎是合理的。

2) 对于 A 变量,我能够复制 ancova 函数的结果,但必须将 MADN 从 5.93 舍入到 4。

3) 对于 D 变量,将 MADN 从 5.93 向下舍入到 4 给我的一个组的 n 值与 ancova 相同,但我必须将 MADN 向下舍入到 3 才能为我的另一组获得相同的 n 值。但是,将这两种方法结合起来为两组获得正确的 n 值会产生与 ancova 函数不同的平均差值。

有谁知道为什么在如何选择数据子集方面,ancova 函数与我的手动计算之间存在差异?我缺少功能“黑盒”中的某些内容吗?

我的数据文件可在此处获得,我的代码示例可在下面获得:

对于 NJ ANCOVA,使用 0.2 的修整水平,平滑值为 1,并在点 NJ1 = 11、13、15、17 和 19 进行比较

这是我手动计算测试的代码:

例如,在 NJ1 = 11 时,两个代码块都给我 n1 = 12、n2 = 16、均值差 = -2.95、检验统计量 = 1.8276 和 p = 0.0864。

对于 D 变量,我使用 D1 = 2、4 和 6 作为比较点。

例如,在 D1 = 2 时,ancova 函数给我 n1 = 21,n2 = 13,均值差 = .7692,检验统计量 = .6739,p = .5081。

然而,我的“手动”计算得出 n1 = 26、n2 = 13、均值差 = 1.5、检验统计量 = 1.3966 和 p = .17692。

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r - 如何在 R 中正确使用 lm() 以运行 ANCOVA 测试?

我目前正在开展一个项目,在该项目中我必须使用集成在 R 中的数据集运行 ANCOVA 测试。(Iris)

我试图弄清楚如何设置 lm() 以运行此测试。我不想要完整的答案,因为我真的很想学习。

所以,基本上我需要使用 r 中的数据集 iris 运行 ANCOVA。它要求我Sepal.Length在调整时比较所有三个物种Sepal.Width

我已经尝试了一切,但没有什么对我有用,我知道这绝对是用户错误。

我在使用 r 方面相当新,所以请善待。

我目前有:

我需要在不同的场合乘以个人Species时间。Sepal.width我什至创建了不同的对象,以便将它们乘以宽度,但我得到了无数错误。

我创建的当前对象是:

请帮助引导我朝着正确的方向前进,谢谢!没有完整的答案,我只需要知道如何设置它,或者我可能不知道在这种情况下可以帮助我的功能。

任何帮助表示赞赏。谢谢

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r - 如何使用 effect() 函数提取多个变量的边际均值?

我是 R 的初学者,我想在包含超过 200 列结果变量的数据集中执行 ANCOVA。对我来说最重要的是提取这些变量的 p 值和边际均值。我在 lapply() 函数的帮助下成功提取了 p 值,但是当我提取边际手段时,我得到了这样的错误Error in eval(predvars, data, env) : object 'x' not found

这里我以内置数据集“iris”为例来展示我的问题。

#load 我会使用的包

#set contrasts 用于以下 ANCOVA 测试:

#perform ANCOVA 同时处理多个结果变量(这里我比较了不同 Specie 级别的多个结果变量,Petal.Width 作为协变量)

#提取主要测试的p值

上面的代码运行良好,但是当我使用 effect() 函数提取边际均值时出现错误: #extract margin mean

eval 中的错误(predvars、data、env):找不到对象“x”

eval 中的错误(predvars、data、env):找不到对象“x”

#当我提取某个变量(例如 Sepal.Length)的边际平均值时,不使用 <lapply(),它可以工作:

输出:

由于结果变量超过 200 列,我想提取一次边际均值,而不是一一提取。

非常感谢您的帮助,

艾拉