我正在操纵一个包含几个因子和几个变量的数据集。我的想法是,我想在嵌套在另一个因素的一个级别内的因子水平之间进行ANOVA分析。
这是一个类似于我的数据集的示例:
treatment category trial individual response
1 A big 1 F1 0.10
2 A big 2 F1 0.20
3 A big 1 F2 0.30
4 A big 2 F2 0.11
5 A small 1 F3 0.12
6 A small 2 F3 0.13
7 A small 1 F4 0.20
8 A small 2 F4 0.30
9 B big 1 F5 0.40
10 B big 2 F5 0.21
11 B big 1 F6 0.22
12 B big 2 F6 0.23
13 B small 1 F7 0.31
14 B small 2 F7 0.32
15 B small 1 F8 0.34
16 B small 2 F8 0.25
所以基本上,当治疗为A,然后是B时,我想在大小之间进行ANOVA,然后当治疗为A和试验1时,在大小之间进行ANOVA的相同想法......你得到了逻辑。
看来我必须使用:
anova(lm(Y~x,data=dataset))
并添加一个子集参数,但我无法使用它的逻辑,我找不到任何类似于我的例子。有什么暗示吗?先感谢您!
根据您的描述,您希望将分离的ANOVA应用于数据的不同子集。试试这个:
df1 <- df[df$treatment=="A",]
df2 <- df[df$treatment=="B",]
aov(response ~ category, data=df1)
aov(response ~ category, data=df2)
如果您对因子治疗的效果感兴趣,也许您应该将其保留在更复杂的模型中并使用posthoc来测试治疗A和B中的差异。但这只是一个建议。