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我有一个数据集，其中有 18 个人口。每个种群中有几个个体，每个个体都有一个“颜色”调用。我只想在以人口为主要因素的单向方差分析中一次比较两个人口，以获得成对的 MS-within 和 MS-among。

我知道如何使用以下代码从综合方差分析中提取 MS：

首先产生受试者间 MS (PopColor$Pop)，然后分别产生受试者间 MS (残差)：

1. 有没有一种方法可以创建一个循环来在所有人群之间进行所有成对的单向方差分析，然后提取 MS 之间和内部？
2. 然后，我想将每个比较中的两个 MS 值移动到它们自己的对称矩阵中：一个按人口标记的受试者间 MS 矩阵，一个按人口标记的受试者内 MS 矩阵。这些将具有与人口名称相同的列名和行名。

下面是我的数据的一个子集，有六个人口：

任何帮助将不胜感激！谢谢！

我设计了 3000 个实验，因此在一个实验中有 4 组（治疗），每组有 50 个人（受试者）。对于每个实验，我都会做一个标准的单向方差分析，并证明它们的 p.value 在零假设下是否具有单一概率函数，但是 ks.test 拒绝这个假设，我不明白为什么？

我的问题既简单又复杂，同时我想制作与这篇文章的第一个 完全一样的箱线图http://www.r-bloggers.com/let%E2%80%99s-all-go- down-to-the-barplot/ 问题是我的 y 轴的变量只有 4 个点。这些框覆盖了大部分区域，看不到第一个点或第四个点的出现频率是否更高，等等。我不想转换 y 轴变量，因为它是有意义的。我想到了一个密度图，有人知道如何绘制这样的图吗？先感谢您

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我为不够具体而道歉，我的数据是阶乘双向方差分析的变量，其中结果变量的点太少，无法通过箱线图或类似http://rgm3.lab.nig.ac的东西成功绘制.jp/RGM-files//work/granova/granova.1w/granova.1w_001_large.png

在我的模型“4-point scale”= factor1 + factor2 + factor1*factor2 + e 我最初想绘制一个 factor1 x factor2 图，其中的点将显示 4-point scale 的观察计数。为了向您展示我的意思，我制作了一个图，因子 1 将因子 2 的水平聚集在一起，在 y 轴上，我们可以看到4 点尺度/连续变量的水平。按照您的建议，我尝试使用 esoph 数据进行复制并构建了一个 vioplot

在我的数据中，由于 y 轴上的点数很少，vioplots 几乎看起来很相似（即使模型很重要，包括交互），这与上面代码生成的图不同（我需要对 ncontrols 进行子集化点数较少，但我不知道如何...）。是否有可能产生圆圈或气泡，其大小将指示观察次数？是否想到了另一个解决方案？

我想用以下方法测试一个模型：

但是 p.values 不可重复，因为不尊重正态性和同方差性的假设。我正在寻找可以替代这种双向方差分析的非参数测试（更一般地说是 n 向方差分析）

Durbin-Watson 测试是一个好的解决方案吗？

我正在尝试进行 Durbin-Watson 测试，但没有成功！

为了使我的问题可重现，这里有一些数据：

我正在研究混合设计方差分析，并希望运行 TukeyHSD 进行事后测试。
我不断收到错误，“UseMethod（“TukeyHSD”）错误：没有适用于“TukeyHSD”的适用方法应用于“c（'aovlist'，'listof'）”类的对象。

我在一些 F&Q 网站上看到了几个关于这个错误的问题，但我仍然找不到解决方案。

我的数据集如下所示：

那么，方差分析结果是：

anova = aov(response~(group*time)+Error(subject/time),data) 摘要(anova)

如果我运行 TukeyHSD：

TukeyHSD（anova）
UseMethod（“TukeyHSD”）中的错误：没有适用于“TukeyHSD”的方法应用于类“c（'aovlist'，'listof'）”的对象

我的命令或数据集有什么问题吗？我知道这是一个非常重要的问题......但如果有人可以帮助我，将不胜感激！谢谢。

我是 R 新手，我已经阅读这些论坛（寻求 R 帮助）有一段时间了，但这是我第一次发帖。在这里搜索每个错误后，我仍然无法弄清楚并修复我的错误。

我正在尝试以不相等的样本量运行单向重复测量方差分析。这是我的数据和我正在使用的代码的玩具版本。（如果重要的话，我的真实数据有 12 个 bin，每个 bin 最多有 14 到 20 个值。）

这些是我得到的错误：

对复杂性感到抱歉（假设它很复杂；对我来说）。感谢您的时间。

我有兴趣在 Matlab 中创建这样的情节。 _{（来源：3rs-reduction.co.uk）}

“像这样”我的意思是我希望有两组，分别称为 A 和 B，观察两次，预处理和后处理，其中该图由 A 和 B 在时间预处理时的箱形图的左组组成右侧组由治疗后 A 和 B 的箱线图组成，其中 A pre 的平均值通过一条线连接到 A post 的平均值，B pre 的平均值通过一条线连接到 B post 的平均值. 我并不是说需要维护颜色形状或线条（而不是框）的特定外观。

我尝试使用 boxplot 命令并使用“hold on”来到达那里，但我不太清楚如何将它们组合在一起。具体来说，假设就像在 Matlab 箱线图命令中一样，观察是在行中，字段是列，并且顺序是 ((A,pre),(A,post),(B,pre),( B，发布））。

要构建的一些示例代码：

如果我可以堆叠该箱线图的结果 1 和 3 以及结果 2 和 4 并在组之间画线，则意味着我会很高兴，只是不知道如何将所有部分放在一起。

谢谢！

我在我的 Java 程序上使用 R，我需要使用一些统计测试，例如 anova。

但我不知道如何将 R 结果保存在文件中以便以后在 Java 中管理它们。

我尝试将 RCaller 和 rJava 加入 R 和 Java，但我认为问题不在于加入 R 和 Java 的方式。

有人知道我能做什么吗？

例子：

我在 csv 文件中有这个数据集：

所以我在 R 中运行这些命令：

结果是这样的：

如何保存此结果以供以后管理？

对于喜欢在 R 中使用ez包的人来说，这是一个编程问题。我习惯于使用带有 lmer() 的线性混合效果模型。在 lmer () 的有用输出中，我得到了每个实验因子的系数值，并且使用 pvals.fnc() 我可以轻松获得 95% 置信区间 (CI) 与模型系数一起报告。

我最近开始使用ezANOVA，我想知道：有没有一种主流的方式来获得相同的输出？也就是说，我想获得一个实验因子的系数值和一个 CI。以下是具体的示例代码：

如果我使用 lmer，我会估计我的模型，然后得到系数的 95% CI：

因此，例如，我知道提示和侧面之间相互作用的估计值（当提示具有“中心”水平而侧面具有“全等”水平时）为 -3.9511，95% CI 为 [-12.997, 5.535]

现在假设我想使用 ezANOVA 运行 anova by-subjects 和 by-items，并且我想获得 95% CI 的 by-subject 估计值。这是我的模型：

但是在输出中，我没有看到模型估计值：

而且我不知道如何计算与这些估计值对应的 95% CI。我想我应该能够使用 ezBoot() 但我试过了，但我不确定如何实现它。

有什么建议么？谢谢你的帮助！

是什么解释了aov以下两者之间的区别：

这是否意味着c在使用 as.factor 时被视为非序数？