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我有一个包含“自变量”和一系列潜在“因变量”的数据框。我想找到与我的“自变量”关联最强的“因变量”。

我在 R 中执行了 MANOVA，如下所示：

我可以使用以下命令访问此结果：

我想生成一个数据框，我只需要 Pr(>F) <0.05 的变量

目前我正在导入一个 csv 作为我希望对其执行 MANOVA 的数据框。数据框是 128 个数值变量，分为 3 个级别的“站点”。

在 R 中，所有变量“ featx”列都是数字或整数。

是我当前正在使用的代码，但是当我尝试运行时：

它抛出以下错误：

我检查了所有专长列的类，它们都是数字或整数，所以我想知道是什么导致了这个问题？

我试图将整个数据框转换为数字，但我也遇到了麻烦。

另请注意：在给定类“整数”的列中，这些列中的所有值都是 0。

先感谢您！！！

我想知道是否可以在 R 中为 MANOVA 生成 APA/可发布表？

有各种各样的包和方法（例如'sjPlot'、'stargazer'、'apaTables'）似乎可以为不同形式的方差分析和回归做这项工作。对于其中一种方法，这可能只是以正确的方式输入数据/模型/对象的情况，但是尽管我已经玩过它，但我不知道该怎么做。

我已经对一系列物种的深度和年份进行了 MANOVA，我想将总体结果（摘要）和每个物种的结果（summary.aov）显示为单个表格或两个表格 - 要么是美好的。

这是我的数据的简化示例，以及我想将两个输出制作成表格。

感谢您的任何帮助或建议！

我正在使用 stats() 3.5.2 运行 manova：

• 参与者 1:20
• 主体因素之间的性别
• 分组为主体因素
• 焦虑作为依赖量度
• BAC 作为从属测量

数据集如下：

我应用 manova() 函数并总结如下：

这就是我得到的：

有几个问题：

1) 性别似乎被视为受试者内因素

2）我没有得到任何关于组因素的统计数据

有什么帮助吗？

我正在尝试在 Rstudio 中运行 Manova，但每当我尝试执行它时都会遇到错误。我有 2 个数据框，其中包含 2678 和 2051 行以及等量的列。我将这些数据框重新绑定到 1 中，并创建一个带有因变量的新变量 y（第 1:28 列）和一个包含自变量的新变量 x（第 29 列）。自变量是具有“真”和“假”水平的因子。数据框是从 csv excel 文件中导入的。每当我尝试使用 manova 对 x 运行 y 时，我都会收到以下错误：

manova(y ~ x, data = bigfile)

变量“y”的类型（列表）无效

然后我做manova(unlist(y) ~ x, data = df)

这给了我这个错误：

可变长度不同（为“x”找到）

我在这个平台上查看过类似的问题，但这些解决方案似乎都不适用于我的问题。但是，当我将整个数据集导入 JASP 时，它会运行 Manova。所以我猜这个问题与数据在我的数据集中导入/变异的方式有关

因为代码在 RI 中相当密集，而不是在 PAST（古生物学统计软件）中进行了双向 PERMANOVA，但是，我需要进行我在 PAST 中似乎无法进行的事后测试，所以我回到了 R . 我在 R 中得到的结果与在 PAST 中得到的结果有很大不同，我不确定我是否编码错误，或者 PAST 是否根本不可靠？

这是我的数据子样本的链接

我使用的代码：

在过去，IV1 的 p 值 = 0.0001，但在 R 中 = 0.4485

IV2 的 p 值在 PAST 中 = 0.0001，但在 R 中 = 0.7384

IV1 和 IV2 之间相互作用的 p 值在 PAST 中 = 0.0466，但在 R 中 = 0.2275

我意识到数据不完整，这增加了此示例中的差异，但是即使我使用完整的数据集 IV1 仍然微不足道，尽管 IV2 和交互作用很显着，但 p 值与我得到的值不同过去的。

我在我的代码中做错了吗？我是否在 R 中正确执行了双向 PERMANOVA？此外，是否有人有任何代码链接到用于事后分析的成对双边多重比较分析？

PS我不太懂技术术语，所以请对我温柔:)

我正在对大量数据进行 Levene 检验和 Shapiro-Wilk 检验。我想知道如何访问结果的特定部分并将它们存储在 CSV 文件中以简化报告结果。

例如，Levene 的测试结果在 R 中如下所示：

如何仅获取存储在单独变量中的 F 值和 p 值？与下面的 W 和 p 值相同：

考虑dat1在这里创建：

我想编写一个函数，允许我指定数据、分组变量（Region、State或Loc）和变量的行名（var1: var5），我希望它使用这些变量进行 manova 并以整洁的格式返回结果。运行该函数将如下所示：manova.test(dat = dat1, groupvar = "Region", cols = 5:9)

该函数看起来像这样（不起作用）：

你怎么做到这一点？我对如何以这种格式指定公式感到特别困惑！

当运行具有多个预测变量的 MANOVA 时，我得到的结果微不足道。当一次使用我的一个预测器运行它时，它很重要。为什么以及我应该依赖哪个？

不显着的 p 值

显着的 p 值

任何关于为什么这些返回不同结果以及哪个更合适的解释将不胜感激。

我过去曾让 R 通过两个变量之间的交互来执行 aov，但是我现在无法让它这样做。

代码：

输出：

我希望它还包括 Sex x Mature 交互，但它不会产生这个。关于如何让 R 也进行交互分析的任何建议？