anova

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我使用WRS2对我的数据集运行双向ANOVA和posthoc测试。然而在对比之下，我没有找到我需要的比较。是否有可能计划自己的对比？

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我对某些数据运行LMEM（线性混合效应模型），并将模型（成对）与anova函数进行比较。但是，在特定的数据子集上，我收到了无意义的结果。这是我的全部型号： m3_full <- lmer(totfix ~ psource + cond + psource:cond + 1 + cond | subj) + (1 + psource + cond | object), data, REM

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AFEX aov_ez ezANOVA discrepency

我试图找出为什么我从下面两段代码得到不同的结果（我在Python笔记本上运行它，如果有差别）： %Rpush df %R my_anova <- ezANOVA(data = df, dv = dv1, between = .(group, site), wid=id) %R print(my_anova) %Rpush df %R my_other_anova <- aov_ez("i

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在r中运行多个anova测试

我有7个组我想运行方差分析测试，以查看彼此之间是否存在基于特征的显着差异。我有大约600个特征。我已经计算了每组和每个特征的均值，标准差和方差。七个小组有不同的样本量。如何安排我的数据，以便我能够在R中运行它们？

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事后测试双向混合模型ANOV

我正在做一个混合模型重复措施ANOVA。我想运行事后测试来查看交互TREAT * TIME的p值，但是我只设法使用下面的ghlt Tukey测试，它不会给我所寻找的交互。 library(multcomp) library(nlme) oi<-lme(total ~ TREAT * TIME, data=TURN, random = ~1|NO_UNIT) anova(oi) summar

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多因子anova不断给出错误代码

我正在处理一个数据集，在这个数据集中我需要将序数据与不同列中的连续数据进行比较。即个体被分类（实际上按年龄），我需要将不同的年龄范围与两个不同的测试值进行比较。我一直试图运行一个多因素anova，并没有运气。首先，我集中每一个年龄段，并试图此： aov.first.molar<-aov(carbon.combo~first.m.cat.1+first.m.cat.2+first.m.cat.3+

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用方块设计和重复测量的方差分析

我试图对同一生长季节在2个地点构建的现场试验进行一些统计分析。在这两个位点（Site，级别：HF | NW）的实验设计是用RCBD 4（N = 4）块（Block，级别：1 | 2 | 3 | 4各自Site内）。有4种处理 - 3种不同形式的氮肥和对照（无氮肥）（Treatment，水平：AN，U，IU，C）。在田间试验期间，有3个不同的时期开始增加肥料，并收获草。这些期间在因子N_app

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数据子集内的方差分析

我的数据集由3个时间点记录的基因表达值构成我正在尝试应用tukey校正的anova测试来查找跨时间点基因的差异表达。因此，对于每一个基因，我想像的比较：基因中的时间点1比2 基因中的时间点2比3 基因中的时间点3比1 我的数据是在以下格式： > head(rf) gene expn timepoint rep 2 EG620009 // EG620009 8.428851

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单因素方差反复不平衡设计

我想与几个测量来实现对数据集的方差分析1因素一个主题。 > str(LMDAv) #To check class 'data.frame': 1075 obs. of 11 variables: $ CowID : Factor w/ 71 levels "1921","1923",..: 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 ... $ Date : Date, format: "2

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Excel和R为什么给出不同的ANOVA输出？

我在R中做了一个简单的ANOVA，如下所示。 x1 <- c(180,45,45,200,65,150,380,250,0,0,320,100,80,0,280,20,60,300,210,0,20,0,0,260,220) x2 <- c(0,100,120,0,40,200,20,240,80,420,0,0,0,220,160,40,180,0,0,40,0,20,100,0,120)