问题标签 [anova]

我尝试使用TukeyHSD(my_anova$aov)但它给出了一个错误：

谷歌表示没有办法使用“aovlist”进行临时性发布。但也许你对 ezANOVA 输出的事后有任何想法。

例子：

尝试使用 multcomp：

尝试使用lme：

给定一个按年查看人口的简化示例时间序列

就年份之间的变化/哪些年份彼此显着不同而言，测试显着性的最佳方法是什么？

我正在学习 R 并试图了解如何lm()处理因子变量以及如何理解 ANOVA 表。我对统计很陌生，所以请对我温柔一点。

这是烂番茄的一些电影数据。我试图根据 4 组中所有电影的平均分数来模拟每部电影的分数：那些被评为 G、PG、PG-13 和 R 的电影。

和方差分析输出：

我了解如何获取此表中的所有数字Sum Sq，Mean Sq除了as.factor(movies$rating). 有人可以解释一下这Sum Sq是如何从我的数据中计算出来的吗？我知道那Mean Sq只是Sum Sq除以Df。

目标：从重复测量方差分析中计算 eta 值的 95% 置信区间。

该设计是一个双因子设计（因子 1 有 3 个水平，因子 2 有 7 个水平），它与 30 个受试者完全交叉。但是，我不确定我是否正确地进行了引导来计算 eta 的置信区间。我使用 boot() 函数按主题引导样本，但不考虑因素和因素中的水平。因此，我不确定我是否正确执行此操作-我是否需要进行更复杂的引导/重新采样，按因子/级别重新采样，或者仅在主题级别上进行是否可以。我的代码似乎给出了合理的结果......

我试图找到一种不那么复杂的方法来从aov对象中提取数据。假设我有一个a如下所示的数据集，并且我根据数据运行了方差分析，得到了一个名为a.model. 我试图通过使用来定位数据str(a.model)，但一直无法找到它们。因为我知道如何从lm对象中提取数据，所以我所做的就是使用lm(a.model)$model$score，这很有效。但是是否可以在a.model不先将对象转换为aov对象的情况下直接从中提取数据lm？- 我想这更多是出于好奇，因为转换的“额外”步骤并没有那么多工作。

我正在尝试使用 lme4 库运行方差分析模型。我没有任何真实数据，所以我只是从 MASS 中提取了 Cars93 数据。虽然我可以让 lmer(...) 工作，但我似乎无法让 anova 表打印。

这是发生的事情：

任何帮助或建议将不胜感激。

首先，对不起，标签为“ANOVA”，它是关于 MANOVA（尚未成为标签......）

从我发现的教程中，所有示例都使用小矩阵，对于大矩阵的情况，遵循它们是不可行的，因为这是许多研究的情况。

我为我的 14 个采样点获得了 2 个矩阵，1 个用于生物体 ID（4493 个 ID）和其他化学特征（190 个变量）。

这 2 个矩阵由 spearman 关联，并基于相关性，分成 4 个簇（k 均值关于平方欧几里得聚类值）、行上的 ID 和在线化学概况。

它们之间的差异有些明显，但为了以更稳健的方式进行，我想执行 MANOVA 以显示集群之间和集群内的差异 - 当然，这是得出结论的关键因素。

问题是，经过 8 小时的尝试，甚至无法以分析可接受的格式输入数据。

我发现的教程设计的变量很少，即使我认为我已经克服了这一点，程序说我的矩阵无法通过它们的长度差异进行比较。

每个集群都有自己的一组 ID，共享所有相同的变量集。

我应该怎么办？

提前致谢。

小川大哥

我正在尝试对 MATLAB 中的一组数据运行 2 路随机效应方差分析。这是我正在使用的代码：

但是，这样做会给我错误：

我知道这个错误意味着什么，但我真的不明白为什么我在这里得到它。如果我将我的代码修改为以下任何一项，它将正常工作，但它没有给我我需要的数据：

当我尝试使用“交互”模型时，它只是不起作用。为什么？我真的只有太多的数据吗？我的每个输入变量（modelfit、RATEES、RATERS）的大小都是 14879 x 1。也就是说，1 列数组有 14879 个值。

如果这真的太多了，我该如何获得我需要的交互效果？

编辑：如果相关，我使用的是 64 位 Mac OS X 10.6.8 (Snow Leopard) 和 MATLAB R2008a。

EDIT2：我也不明白如何使用 anovan 命令的“随机”元素。我必须输入一个索引，但它只能让我选择一个变量作为随机效应？我希望 RATEES 和 RATERS 都是随机的，但它只能让我选择一个！为什么 MATLAB 对这种类型的分析如此不灵活？

我aov()在一个循环中运行。每次迭代的输出都保存为一个列表项。我model.frame()以前检查每个aov对象的数据框时，它们都是相同的——实际上，它们基本上都是最后一次迭代的数据框。更有趣的是，这似乎只发生在aov包含错误项的模型中。 为了说明这一点，我使用 R 中的 ChickWeight 数据（见下文）

相反，当没有错误项时，这不会发生：

我想知道是否有人知道发生了什么。

我正在拟合一个关于缺勤数据的模型，我想检查随机因素是否显着。为此，应该将 glmm 与 glm 进行比较，并使用 LR 测试检查哪个最重要，如果我理解正确的话。

但是，如果我执行 ANOVA(glm,glmm) ，我会得到偏差表的分析，并且没有比较模型的输出。

如何获得我想要的输出，从而比较两个模型？

在此先感谢，科恩