anova - 双向混合模型 ANOVA 的事后 tukey 检验

Question

我和我的一些学生已经在许多地方寻找解决这个问题的方法，但没有成功，而且实际上已经花费了几个月的时间。我一直被称为我不想使用的 lme 命令。提供的输出不是我的同事或我自己使用了超过 15 年的输出。此外，考虑到我使用 R 作为教学工具，它在 t 检验和入门统计学生的单向方差分析之后的流动性不佳。我正在执行一个具有一个因子重复的双向 RM ANOVA。我已经成功地让 R 复制 Sigmaplot 给出的主要效果。然而，R 给出的事后分析与 Sigmaplot 中的事后分析有很大不同。这是我使用的代码 - 带有注释(因为我也用它来教学生)。

#IV between: IVB1 - Independent variable - between subject factor
#IV within: IVW1  - Independent variable - within subject factor
#DV: DV           - Dependent variable.

aov1= aov(DV ~ IVB1*IVW1 + Error(Subject/IVW1)+(IVB1), data=objectL)
summary(aov1)

# post hoc analysis
ph1=TukeyHSD(aov(DV ~ IVB1*IVW1, data=objectL))
ph1

我希望有人能提供帮助。谢谢!

Answer 1

我也遇到过这个问题，我找到了使用 afex 包中的 aov_ez() 函数代替 aov() 的方便替代方法，然后使用 lsmeans() 代替 TukeyHSD() 执行事后分析:

model <- aov_ez(data,                           
            id="SubjID",                     
            dv="DV",                         
            within=c("IVW1", "IVW2"), 
            between = "IVB1")

# Post hoc
comp = lsmeans(model,specs = ~ IVB1: IVW1: IVW2, adjust = "tukey")
contrast(comp,method="pairwise")

你会在这里找到详细的教程:

https://www.psychologie.uni-heidelberg.de/ae/meth/team/mertens/blog/anova_in_r_made_easy.nb.html