मैंने एनोवा को तीन तरह से दोहराया उपायों का प्रदर्शन किया है; पोस्ट-हॉक विश्लेषण क्या मान्य हैं?
यह एक पूरी तरह से संतुलित डिजाइन (2x2x2) है, जिसमें से एक कारकों के भीतर-विषय दोहराया उपाय है। मैं आर में एनोवा को बार-बार उपायों के लिए बहुभिन्नरूपी दृष्टिकोण से अवगत हूं, लेकिन मेरी पहली वृत्ति एनोवा के एक साधारण एनओवी () शैली के साथ आगे बढ़ना है:
aov.repeated <- aov(DV ~ IV1 * IV2 * Time + Error(Subject/Time), data=data)DV = प्रतिक्रिया चर
IV1 = स्वतंत्र चर 1 (2 स्तर, ए या बी)
IV2 = स्वतंत्र चर 2 (2 स्तर, हां या नहीं)
IV3 = समय (2 स्तर, पहले या बाद)
विषय = विषय आईडी (40 कुल विषय, IV1 के प्रत्येक स्तर के लिए 20: एनए = 20, एनबी = 20)
summary(aov.repeated)
Error: Subject
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
IV1 1 5969 5968.5 4.1302 0.049553 *
IV2 1 3445 3445.3 2.3842 0.131318
IV1:IV2 1 11400 11400.3 7.8890 0.007987 **
Residuals 36 52023 1445.1
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Error: Subject:Time
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Time 1 149 148.5 0.1489 0.701906
IV1:Time 1 865 864.6 0.8666 0.358103
IV2:Time 1 10013 10012.8 10.0357 0.003125 **
IV1:IV2:Time 1 852 851.5 0.8535 0.361728
Residuals 36 35918 997.7
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
वैकल्पिक रूप से, मैं एक lme शैली ANOVA के लिए nlme पैकेज का उपयोग करने के बारे में सोच रहा था:
aov.repeated2 <- lme(DV ~ IV1 * IV2 * Time, random = ~1|Subject/Time, data=data)
summary(aov.repeated2)
Fixed effects: DV ~ IV1 * IV2 * Time
Value Std.Error DF t-value p-value
(Intercept) 99.2 11.05173 36 8.975972 0.0000
IV1 19.7 15.62950 36 1.260437 0.2156
IV2 65.9 15.62950 36 4.216385 0.0002 ***
Time 38.2 14.12603 36 2.704228 0.0104 *
IV1:IV2 -60.8 22.10346 36 -2.750701 0.0092 **
IV1:Time -26.2 19.97722 36 -1.311494 0.1980
IV2:Time -57.8 19.97722 36 -2.893295 0.0064 **
IV1:IV2:Time 26.1 28.25206 36 0.923826 0.3617
मल्टीकप पैकेज से glht () का उपयोग करके Tukey विरोधाभासों के साथ महत्वपूर्ण 2-तरफ़ा इंटरैक्शन का मेरा पहला वृत्ति-पश्चात:
data$IV1IV2int <- interaction(data$IV1, data$IV2)
data$IV2Timeint <- interaction(data$IV2, data$Time)
aov.IV1IV2int <- lme(DV ~ IV1IV2int, random = ~1|Subject/Time, data=data)
aov.IV2Timeint <- lme(DV ~ IV2Timeint, random = ~1|Subject/Time, data=data)
IV1IV2int.posthoc <- summary(glht(aov.IV1IV2int, linfct = mcp(IV1IV2int = "Tukey")))
IV2Timeint.posthoc <- summary(glht(aov.IV2Timeint, linfct = mcp(IV2Timeint = "Tukey")))
IV1IV2int.posthoc
#A.Yes - B.Yes == 0 0.94684
#B.No - B.Yes == 0 0.01095 *
#A.No - B.Yes == 0 0.98587 I don't care about this
#B.No - A.Yes == 0 0.05574 . I don't care about this
#A.No - A.Yes == 0 0.80785
#A.No - B.No == 0 0.00346 **
IV2Timeint.posthoc
#No.After - Yes.After == 0 0.0142 *
#Yes.Before - Yes.After == 0 0.0558 .
#No.Before - Yes.After == 0 0.5358 I don't care about this
#Yes.Before - No.After == 0 0.8144 I don't care about this
#No.Before - No.After == 0 0.1941
#No.Before - Yes.Before == 0 0.8616
इन पोस्ट-हॉक विश्लेषणों के साथ मुझे जो मुख्य समस्या दिखाई देती है, वह कुछ तुलनाएँ हैं जो मेरी परिकल्पनाओं के लिए उपयोगी नहीं हैं।
एक उपयुक्त पोस्ट-हॉक विश्लेषण के लिए किसी भी सुझाव की बहुत सराहना की जाती है, धन्यवाद।
संपादित करें: प्रासंगिक प्रश्न और उत्तर जो मैनुअल विपरीत मेट्रिसेस के परीक्षण की ओर इशारा करते हैं
Errorने aov()यह निर्दिष्ट करने के लिए कि इस प्रकार Timeसमूह का प्रारूप तैयार किया है , जो भीतर-समूह कारक है। से बैरन Error(subj/(color + shape))उसी तरह से इस्तेमाल किया जा रहा है।
lmeमॉडल को लाने के लिए धन्यवाद , मैं उचित उपयोग पर स्पष्ट नहीं हूँ /। आप कैसे निर्दिष्ट हैं Timeके रूप में भीतर-समूहों कारक के रूप में Error()के साथ aov()?
/(के रूप में आम तौर पर एक विभाजित भूखंड प्रयोग में दिखाई देने) में इसके उपयोग के विपरीत निरूपित घोंसले के लिए प्रयोग किया जाता है,Errorकी अवधिaov()में जहां यह मुख्य रूप से कैसे करने के लिए निर्माण इंगित करता त्रुटि तबके ।