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我正在使用 aov()
函数使用 R 执行重复测量方差分析,例如截至 http://personality-project.org/r/r.anova.html网站。
datafilename <- "http://personality-project.org/r/datasets/R.appendix4.data"
data.ex4 <- read.table(datafilename, header=TRUE)
data.ex4
计算标准方差分析允许使用 lsr
包中的 etaSquared()
函数或 中的
:etasq()
函数>heplots
aov.standard=aov(Recall~(Task*Valence),data.ex4 )
etaSquared(aov.standard)
etasq(aov.standard)
但是,在实现主体内模型时,这两个函数都无法识别线性对象模型。
aov.within=aov(Recall~(Task*Valence)+Error(Subject/(Task*Valence)),data.ex4 )
etaSquared(aov.within)
etasq(aov.within)
有没有人对此有一个简单的解决方案?提前致谢。
最佳答案
当您使用 ez
包中的 ezANOVA
函数时,会自动计算 eta 平方:
library(ez)
m1 <- ezANOVA(data = data.ex4, dv = Recall, wid = Subject, within = .(Task,Valence), type = 3, detailed = TRUE)
m1$ANOVA
这给出了以下输出:
Effect DFn DFd SSn SSd F p p<.05 ges
1 (Intercept) 1 4 4177.2 349.13333 47.8579339 0.002291098 * 0.910303347
2 Task 1 4 30.0 16.33333 7.3469388 0.053508297 0.067934783
3 Valence 2 8 9.8 26.86667 1.4590571 0.288250073 0.023255814
4 Task:Valence 2 8 1.4 19.26667 0.2906574 0.755343673 0.003389831
ges
列具有您需要的广义 eta 平方值。
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