如何对被多个分组变量分开的个体进行的几个变量的方差分析？

Question

我有一个与以下代码创建的数据帧相似的数据帧。在此示例中，对ID代表的30个个体进行了5个变量的测量。个体可以由以下三个分组变量中的任意一个分隔：GroupVar1,GroupVar2,GroupVar3。对于每个分组变量，我需要对5个变量中的每一个进行ANOVA，然后将每个结果返回（可能是pdf还是单独的文档？）。如何编写函数或使用迭代来处理此问题并最大程度地减少代码中的重复？如果您有大型数据集（我的真实数据集有数百个人，并且分组变量的大小范围为6到30组），那么提取和可视化结果的最佳方法是什么？] >>

library(tidyverse)
GroupVar1 <- rep(c("FL", "GA", "SC", "NC", "VA", "GA"), each = 5)
GroupVar2 <- rep(c("alpha", "beta", "gamma"), each = 10)
GroupVar3 <- rep(c("Bravo", "Charlie", "Delta", "Echo"), times = c(7,8,10,5))
ID <- c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K", "L", "M", "N", "O", "P", "Q", "R", "S", "T", "U", "V", "W", "X", "Y","Z", "a","b","c","d")
Var1 <- rnorm(30)
Var2 <- rnorm(30)
Var3 <- rnorm(30)
Var4 <- rnorm(30)
Var5 <- rnorm(30)
data <- tibble(GroupVar1,GroupVar2,GroupVar3,ID,Var1,Var2,Var3,Var4,Var5)

我有一个与以下代码创建的数据帧相似的数据帧。在此示例中，对ID代表的30个个体进行了5个变量的测量。可以用...

Answer 1

[在不了解底层数据的情况下，我的直觉是这可能是对方差分析的不当使用。我建议您张贴到Cross Validated以确认您在这里没有违反任何假设。