R का उपयोग करके बीच और भीतर के विषयों के साथ 4 द्वारा 4 मिश्रित ANOVA कैसे करें?

Question

आर का शुरुआती उपयोगकर्ता यहां बार-बार उपायों एनोवा के साथ संघर्ष कर रहा है।

मेरे पास एक डेटासेट है जिसमें 4 स्तरों के साथ एक विषय कारक के बीच एक है ('समूहों' नामक एक एकल चर में कोडित), और 4 स्तरों के साथ विषय कारक के भीतर एक (चार अलग-अलग चर 'DV1', 'DV2', 'DV3 में कोडित) ',' डीवी 4 ')।

मेरे निम्नलिखित उद्देश्य हैं:

1. एक समग्र दोहराया उपायों एनोवा चलाएँ।
2. कस्टम विरोधाभासों का उपयोग करने वाले समूहों की तुलना करें (जैसा कि SPSS में LMATRIX कमांड में)।
3. कस्टम विरोधाभासों (SPSS में MMATRIX कमांड के रूप में) का उपयोग करके DV के विभिन्न स्तरों की तुलना करें।
4. 2) और 3) के संयोजन को एक साथ करें, इसलिए मैं केवल कुछ समूहों की तुलना भीतर के विषयों के कुछ स्तरों पर कर रहा हूं।
5. उन विरोधाभासों का एक सेट चलाएं, जो शून्य के योग नहीं हैं।

मुझे पता है कि मैं बिना किसी समस्या के SPSS में ऐसा कर सकता हूं, लेकिन मुझे इस बात का स्पष्ट पता नहीं चल सका है कि आर में यह कैसे किया जाता है। मैंने देखा है कि यह कैसे अलग-अलग पैकेज में काम कर सकता है, लेकिन मैंने ऐसा नहीं किया है अब तक यह देखा गया है कि यह कैसे एक प्रक्रिया में या संबंधित प्रक्रियाओं के एक सेट में काम कर सकता है।

Answer 1

एक समाधान का एक स्केच (नीचे अन्य देखें):

1. डेटा को एसपीएसएस (यानी, प्रति पंक्ति एक विषय) के रूप में व्यापक प्रारूप के बजाय लंबे प्रारूप (यानी प्रति पंक्ति पर मूल्य) में होने की आवश्यकता है, पुनर्विकास पैकेज देखें, या ?reshape। इसमें शामिल है कि विषय पहचानकर्ता (यानी, विषय आईडी) को दर्शाने वाला एक चर होना चाहिए।
2. सभी कारक (विषय पहचानकर्ता सहित) क्लास फैक्टर का होना चाहिए ( strइसे जांचने के लिए आपके डेटा फ़्रेम पर चलाएँ )। यदि आप ऐसा नहीं करते हैं तो आपके परिणाम गलत होंगे।
3. यदि आप प्रकार-तृतीय राशि प्राप्त करना चाहते हैं, तो कोडिंग को प्रभावित करने के लिए डिफ़ॉल्ट विरोधाभास निर्धारित करें:
   options(contrasts=c("contr.sum","contr.poly"))
4. साथ वांछित मॉडल निर्दिष्ट lmeसे nlmeपैकेज (स्थापित करने और के माध्यम से पैकेज beforehands लोड install.packages("nlme")और library(nlme)) एक compund सममित सहसंबंध संरचना का उपयोग। इस प्रश्न के स्वीकृत उत्तर के लिए उत्तर और विशेष रूप से मेरी टिप्पणी देखें। आपके मामले में ऐसा कुछ हो सकता है (यदि आपने नमूना डेटा प्रदान किया होगा, जो दृढ़ता से अनुशंसित है, तो आपको सही कोड प्राप्त होगा):
   my.anova <- lme(dv ~ group*within, data = your.df, random = ~1|id, correlation = corCompSymm(form = ~1|id))
5. anovaएनोवा तालिका प्राप्त करने के लिए जेनेरिक फ़ंक्शन का उपयोग करें (देखें ?anova.lme):
   anova(my.anova)
   वर्गों के प्रकार- III राशि प्राप्त करने के लिए सेट करें anovaतर्क के साथ कमांड का उपयोग करें (यह केवल तभी काम करता है जब विरोधाभासों को कोडिंग के लिए सेट किया जाता है, बिंदु 3 देखें):type"marginal"
anova(my.anova, type = "marginal")
6. प्रकार की फिट की गई वस्तु lmeअब विविध कार्यों को विरोधाभास करने की अनुमति देती है। सबसे लचीला समाधान (लेकिन एक नहीं बल्कि एक) Lएक कॉल में तर्क है anova.lme(फिर से देखें ?anova.lme)।
   अन्य समाधानों को भी lmeएक तर्क के रूप में एक सज्जित वस्तु की आवश्यकता होती है :
   इसके अलावा बहुत ही लचीला gmodels पैकेज estimableसे कार्य होता है । यह पैकेज फ़ंक्शन भी प्रदान करता है। Multcomp पैकेज का उपयोग की अनुमति देता है अल्फा त्रुटि समायोजन का उपयोग कर विरोधाभासों (लेकिन आप केवल अपने कारकों में से एक का उपयोग कर विरोधाभासों प्रदर्शन कर सकते हैं), कार्य करते हैं। एक नया और आशाजनक दृष्टिकोण इसके विपरीत पैकेज है, हालांकि, अब तक यह सभी संभावित विरोधों का निजीकरण नहीं करता है।fit.contrasts
glht
   

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वैकल्पिक समाधान का उपयोग मानक ANOVA के संयोजन के माध्यम से afexऔर invignettelsmeans में उल्लिखित है ।afex

Comments

(+1) बढ़िया और बहुत शिक्षाप्रद प्रतिक्रिया। ब्लॉग पोस्ट की प्रतीक्षा है ...

— chl

?anova.lmeमेरे लिए काम नहीं करता है और methods(anova)इसे गैर-दृश्य फ़ंक्शन के रूप में सूचीबद्ध करता है।

— जॉन

@ जॉन क्या आपने nlmeपहले लोड किया था? अगर नहीं, library(nlme)तो दौड़ना चाहिए, तो काम करना चाहिए। यदि यह अभी भी काम नहीं कर रहा है, तो install.packages("nlme")पहले।

— हेनरिक

आह ... मैं जाहिरा तौर पर नहीं था, केवल lme4

— जॉन

@ हेनरिक, मैं चरण 5 तक जा सकता हूं, लेकिन मैं विशिष्ट विषयों के भीतर के कारकों के बीच विशिष्ट विषयों के कारकों की तुलना में विरोधाभासों को स्थापित करने में सक्षम नहीं हूं। मैंने जितने भी ऑनलाइन डॉक्यूमेंटेशन देखे हैं उनमें से सभी के बीच विभिन्न विषयों के विभिन्न स्तरों पर परीक्षण के अंतर हैं। क्या आपके पास कोई उदाहरण कोड है? अगर आप इसे कवर करने जा रहे हैं तो मैं ब्लॉग पोस्ट की प्रतीक्षा कर सकता हूं।

— जत्था