मैं R में Xऔर Mतर्कों के साथ उपयोग के लिए उपयुक्त मॉडल तुलना का उपयोग करके स्प्लिट-प्लॉट एनोवा में प्रभावों का परीक्षण कैसे कर सकता हूं anova.mlm()? मैं ?anova.mlmऔर डेलगार्ड (2007) [1] से परिचित हूं । दुर्भाग्य से यह केवल स्प्लिट-प्लॉट डिज़ाइन्स को ब्रश करता है। दो-विषय कारकों के साथ पूरी तरह यादृच्छिक डिजाइन में ऐसा करना:
N <- 20 # 20 subjects total
P <- 3 # levels within-factor 1
Q <- 3 # levels within-factor 2
DV <- matrix(rnorm(N* P*Q), ncol=P*Q) # random data in wide format
id <- expand.grid(IVw1=gl(P, 1), IVw2=gl(Q, 1)) # intra-subjects layout of data matrix
library(car) # for Anova()
fitA <- lm(DV ~ 1) # between-subjects design: here no between factor
resA <- Anova(fitA, idata=id, idesign=~IVw1*IVw2)
summary(resA, multivariate=FALSE, univariate=TRUE) # all tests ...निम्नलिखित मॉडल की तुलना समान परिणाम की ओर ले जाती है। प्रतिबंधित मॉडल में प्रश्न में प्रभाव शामिल नहीं है, लेकिन समान आदेश या निम्न के अन्य सभी प्रभाव, पूर्ण मॉडल प्रश्न में प्रभाव जोड़ता है।
anova(fitA, idata=id, M=~IVw1 + IVw2, X=~IVw2, test="Spherical") # IVw1
anova(fitA, idata=id, M=~IVw1 + IVw2, X=~IVw1, test="Spherical") # IVw2
anova(fitA, idata=id, M=~IVw1 + IVw2 + IVw1:IVw2,
X=~IVw1 + IVw2, test="Spherical") # IVw1:IVw2एक स्प्लिट-स्प्लिट डिज़ाइन जिसमें एक के भीतर और एक बीच-विषय कारक है:
idB <- subset(id, IVw2==1, select="IVw1") # use only first within factor
IVb <- gl(2, 10, labels=c("A", "B")) # between-subjects factor
fitB <- lm(DV[ , 1:P] ~ IVb) # between-subjects design
resB <- Anova(fitB, idata=idB, idesign=~IVw1)
summary(resB, multivariate=FALSE, univariate=TRUE) # all tests ...ये anova()परीक्षणों को दोहराने के लिए आदेश हैं , लेकिन मुझे नहीं पता कि वे क्यों काम करते हैं। निम्नलिखित मॉडल तुलनाओं के परीक्षण समान परिणाम क्यों देते हैं?
anova(fitB, idata=idB, X=~1, test="Spherical") # IVw1, IVw1:IVb
anova(fitB, idata=idB, M=~1, test="Spherical") # IVbदो भीतर के विषय कारक और एक बीच के विषय कारक:
fitC <- lm(DV ~ IVb) # between-subjects design
resC <- Anova(fitC, idata=id, idesign=~IVw1*IVw2)
summary(resC, multivariate=FALSE, univariate=TRUE) # all tests ...ऊपर दिए गए मॉडल तुलनाओं के साथ Xऔर Mतर्कों के साथ उपयोग के लिए मैं ऊपर दिए गए परिणामों को कैसे दोहराऊं anova.mlm()? इन मॉडल तुलनाओं के पीछे तर्क क्या है?
EDIT: suncoolsu ने बताया कि सभी व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए, मिश्रित मॉडलों का उपयोग करके इन डिज़ाइनों के डेटा का विश्लेषण किया जाना चाहिए। हालांकि, मैं अभी भी समझने के लिए के परिणामों को दोहराने के लिए कैसे करना चाहते हैं summary(Anova())के साथ anova.mlm(..., X=?, M=?)।
[१]: डालगार्ड, पी। २००.। मल्टीवेरिएट विश्लेषण के लिए नए कार्य। आर न्यूज, 7 (2), 2-7।
lme4पैकेज को मॉडल और फिट नहीं करने के लिए उपयोग करेंगेlm। लेकिन यह एक बहुत ही विशिष्ट पुस्तक-आधारित दृश्य हो सकता है। मैं इस पर अन्य की टिप्पणी दूंगा। मैं एक उदाहरण दे सकता हूं कि मैं इसकी व्याख्या कैसे करूं जो आप से अलग है।