anova

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SAS上的4路方差分析。我的代码没有正确显示F值和P值，因为错误（df），我在哪里出错了？

Alloy 97-1-1-1 Alloy AuCa Dentist Method 1500°F 1600°F 1700°F 1500°F 1600°F 1700°F 1 1 813 792 792 907 792 835 2 782 698 665 1115 835 870 3 752 620 835 847 560

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如何建立平衡的单因素方差分析的LM（）

我有数据： dat <- data.frame(NS = c(8.56, 8.47, 6.39, 9.26, 7.98, 6.84, 9.2, 7.5), EXSM = c(7.39, 8.64, 8.54, 5.37, 9.21, 7.8, 8.2, 8), Less.5 = c(5.97, 6.77, 7.26, 5.74, 8.74, 6.3, 6.8,

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SQL服务器 - 声明的变量（ANOVA）动态量

我试图创建SQL Server中ANOVA F-Test存储过程（从概念的角度来看纯粹的 - 它甚至有可能）事情我有最难的是声明一个未指定数量的变量。我希望我的用户能够指定未确定数量的列来执行测试。以下是我的过程如何设置到目前为止： CREATE PROCEDURE dbo.ANOVA @ColumnList nvarchar(MAX), @table nvarchar(MAX), @nu

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方差分析中的变量缺失R

我正在做一个R中的单因子方差分析，这是我过去成功完成的。但是这次它不断地削减最后的变量。我的数据是五列，CSV格式，数字从1-366。样本如下： w x y z all_data 181 314 207 207 207 176 315 207 207 207 176 315 209 209 209 176 315 209 209 209 177 316 209 209 209 17

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从TukeyHSD输出中仅提取重要的行

在生成非常大的TukeyHSD表之后，我只希望看到adj.p.value列中的< 0.05行。我尝试了IF和ifelse函数，但它们只生成TRUE/FALSE表。我希望看到整个数据行进行重要的比较。谢谢！数据 structure(list(Species = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L,

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TukeyHSD具体条件

我试着去得到一个TukeyHSD到R中运行，我的代码看起来是这样的： #----------------------------------------------------------------------------------------# # RING data: #----------------------------------------------------------

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如何将Afex或车辆ANOVA模型转换为lmer？观测变量

在afex包，我们可以找到ANOVA分析这个例子： data(obk.long, package = "afex") # estimate mixed ANOVA on the full design: # can be written in any of these ways: aov_car(value ~ treatment * gender + Error(id/(phase*ho

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model.matrix（）：为什么我失去的对比度控制在这种情况下

假设我们有一个玩具数据帧： x <- data.frame(x1 = gl(3, 2, labels = letters[1:3]), x2 = gl(3, 2, labels = LETTERS[1:3])) 我想构建一个模型矩阵 # x1b x1c x2B x2C # 1 0 0 0 0 # 2 0 0 0 0 # 3 1 0 1 0 # 4 1 0 1 0 #

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如何在aov（）分析中从我的预测变量中排除缺失数据？

我试图用一个分类预测器（ctng）与四个级别（HD，HE，EP，ET）对数据集执行单向anova，并使用TukeyHSD测试对其进行分析。但是，我的预测变量有许多缺失值，并希望从分析中排除这些值。这些正被读作另一个级别，名称为""。这里是我的代码如下所示： > GEaov<-aov(ctng~allv$GE.CATIE) > TukeyHSD(GEaov) Tukey multiple

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lmer从anova获取p值

lmerTest被设计为允许使用Satterthwaite分母自由度（ddf）估计从lmer混合模型分析估计p-values的包装。但lmerTest现在似乎被打破。它现在返回一条消息，指出存在内部计算错误，并只返回lmer结果（没有p-values）。我可以用summary（）函数计算p-values，使用Dan Mirman的优秀代码计算Kenward-Rogers估计的ddf。但是我找不到相