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我想使用 ANCOVA 运行，car::Anova但无法确定是否有办法仅将协变量添加为主要效果（即，不应与任何东西交互）。

据我了解 ANCOVA，协变量只是添加到模型中的另一个主要效应（即，另一个效应），从而控制该协变量的整体加性影响。接下来，协变量不与其他因素相互作用。但是，我不能添加Anova不与主体内因素相互作用的变量（即，我的最终模型似乎不是 ANCOVA）。

让我用一个例子来说明我的问题?Anova。OBrienKaiser数据集在 (treatment和gender) 之间有 2 个，在 (和phase)hour因子内有 2 个。现在假设我们还记录了age参与者的 ，并希望将其作为协变量添加到任何分析中。

如结果所示，结果包含与协变量的交互作用age，即主体内（或重复测量）因素phase及其hour交互作用phase:hour：

我的问题是：是否可以运行 ANCOVA，car::Anova如果可以，是否可以指定此 ANCOVA 而无需任何交互age？

更新（2012 年 7 月 22 日）：我在R-help上问过这个问题，但到目前为止没有任何回应。如果有消息，我会在这里发布。

我想知道 R 中是否有办法进行方差不等的方差分析？

想象以下示例：

正如您从这个示例中看到的那样，在 R 中执行 ANOVA 的不同方法，仅在两组的情况下，总是会产生一个与 t.test 获得的相同的 p 值，具有相等的方差。同样，有没有办法执行方差不等的方差分析？

我有一个数据集，我想用它来比较物种和栖息地对家庭范围大小的影响——同时在物种和栖息地内使用 III 型错误和成对比较。
这是数据的一个子集：

目前我正在拆分三个物种的数据，然后为每个物种运行单独的 ANOVA，但我相信使用一个 ANOVA 同时询问物种和栖息地更有意义。这是我为一个物种运行的 ANOVA 示例：

aov() 似乎使用 I 类错误。. . 我认为不合适；另外，我相信 Tukey 的测试对于成对比较来说可能过于保守。有人可以帮助我采用一种方法，让我运行一个 ANOVA，考虑物种和栖息地对家庭范围的影响，具有 III 型错误，还允许对物种和栖息地进行不太保守的成对比较？

我想比较 4 个组 x、y、z、b 并得到哪个组显着不同。

谢谢！

我使用单向方差分析测试来测量拟合度，或者换句话说，实验数据与我预测的其他数据之间的差异。我在 Minitab 软件上进行了测试，得到了 F 和 P 值的可接受值，而 R2 值很小 0.30 %，如下所示：

单因素方差分析：ANN Sr, Exp.Sr

来源：DF=1，SS=0.824，MS=0.824，F=1.89，P=0.170

S = 0.6605 , R-Sq = 0.30% , R-Sq(adj) = 0.14%

根据 f & p 值（分别为 1.89 和 0.17），我会说我的预测数据是准确的，并且实验数据和预测数据之间没有区别。

我的问题是：

这个 R-sq=0.30% 的小值会影响我的决定吗？？？我可以拒绝我预测的数据并说与实验数据存在显着差异，即使 f&p 值是可以接受的？？？。

谢谢

我想在循环中对多个因变量运行ezANOVA包ez并将结果保存到多个变量中。每个因变量都在同一数据框的单独列中。

这是一个示例数据框：

这种方法的问题是 R 将索引解释dependent.variable为数据框中列的说明符，aov.data因此返回以下错误：

“dependent.variable”不是提供的数据框中的变量。

我试过用eval()or包装索引，print()但无济于事。

我正在运行很多 ANOVA 表，最终希望通过 xtable 包中的“xtable”函数运行它们以导出到 LaTeX。但是我需要为 xtable 提供一个表对象，它不会接受 ANOVA 对象。我基本上想将 ANOVA 表作为表对象。这是一些可重现的代码：

我已经尝试了所有常见的嫌疑人（as.table、print 和 xtable(summary(npk.aoE))），但没有成功。任何帮助将不胜感激

我正在尝试创建一个带有纯错误和的ANOVAlack-of-fit errors表，但是当我尝试使用该函数时， Rpure.error.anova给了我以下消息：

为什么找不到这个函数？

我有个问题。我想在脚本中运行 scipy.stats f_oneway() ANOVA，该脚本加载包含具有 numpy 数组的组的数据存档，如下所示：

现在我的问题是不同数据档案的组数不固定。换句话说，我事先不知道档案中有多少组（也不一定知道他们的名字是什么）。

单向方差分析的scipy 实现只接受逗号分隔的数组作为输入，如下所示：

我试图给它列表、元组、多维数组都没有成功。所以目前，我可以使用此 ANOVA 实现的唯一方法是每次手动输入组变量，这实际上使得无法在脚本中运行它。我想知道你们中是否有人知道如何解决这个问题或如何避免 f_oneway() 的这些非常具体的数据格式要求。

我想对生物数据随时间的治疗效果进行建模，lmer()以考虑个体效果。通常使用的过程是通过逐步删除固定效应和交互项来构建多个模型，然后在anova(model1,model2)发现不显着差异时使用并保留最简约的模型找到最佳模型。但是，我在summary(model1)和的输出之间发现了不同的模型适应度值（AIC、BIC ..） anova (model1,model2)。这是代码：

比较输出时，两个模型之间有 14 个 AIC 单位差异，summary()但在anova(). 这种差异从何而来？提前致谢。