R - смешанный дисперсионный анализ 2x2 с простым анализом эффекта повторных измерений

Я хотел бы спросить, как правильно выполнить простой анализ главного эффекта в R в случае наличия эффектов взаимодействия между переменными Group и Stage?

Один из моих друзей делает такой же анализ в SPSS (с поправкой Бонферрони), и я пытаюсь воспроизвести его результат в R.

У меня есть набор данных следующей структуры:

ID Group Stage Y
1   I     pre  0.123
1   I     post 0.453
2   II    pre  0.676
2   II    post 0.867
3   I     pre  0.324
3   I     post 0.786
4   II    pre  0.986
4   II    post 0.112
... ... ... ...

Это смешанная схема дисперсионного анализа 2x2 (1 между предметной переменной «Группа», 1 внутри предметной переменной «Стадия», которая представляет собой повторяемую меру зависимой переменной y).

Я проанализировал это с помощью функции ezANOVA:

ezANOVA(data = dat, dv = y, wid = ID, between = Group, within = Stage, detailed = TRUE, type = "III")

Я обнаружил значительное взаимодействие Stage * Group. Итак, я определил простые эффекты с помощью коррекции Бонферрони. Я пытался сделать это разными способами. Например, если я хочу найти значимые взаимодействия в группе I между уровнями переменной Stage, я попытался использовать:

dataControl <- subset(dat, Group == "control" )

ezANOVA(data = dataControl, dv = y, wid = ID, within = Stage, detailed = TRUE, type = "III" )  // method 1

aov(data = dataControl, y ~ Stage + Error(ID/Stage))  // method 2

t.test(y ~ Stage, paired=TRUE)  // method 3

Но каждый метод давал мне разный результат с p-значением. Ни одно из этих p-значений не соответствовало вычисленным с помощью SPSS. Интересно, что p-значения основных эффектов и другие вычисления дали одинаковый результат в SPSS и R. Итак, я пришел к выводу, что использую неправильный метод в простом анализе основных эффектов.

Я был бы очень благодарен, если бы вы мне помогли.


r anova spss mixed-models
person micholeodon    schedule 17.05.2016    source источник
comment
Вопрос хорошо написан, но, похоже, здесь не по теме - лучше на stats.stackexchange.com   -  person eli-k    schedule 17.05.2016

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Если вы хотите, чтобы R выдавал вам те же числа, что и SPSS, сделайте следующее:

 #pairwise comparisons
 library(asbio)
 bonf <- pairw.anova(data$dv, data$group, method="bonf") #also try "tukey" or "lsd"
 print(bonf)
 #plot(bonf) #can plot the CFs

Это даст вам t (s), среднюю разницу, верхнюю и нижнюю границы, HLSD Diff Lower Upper Decision Adj. решение о p-значении и скорректированное p-значение.

person mike    schedule 08.06.2016