在lmer输出上运行汽车Anova后列表类型错误
我正在尝试在R中创建随机效果模型.我想在输出中运行 anova ，我浏览了一些教程并复制了示例，但我的不是在职的.我在Anova上不断收到以下错误消息: (1:length(names))[-which.term] [sapply(names [-which.term]，function(term2)is.relative(term，:无效的下标类型“列表" 我正在运行的代码在下面，对
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我有一个类似于以下代码创建的数据框.在此示例中，对以 ID 表示的30个个体进行了5个变量的测量.个体可以由三个分组变量中的任何一个分隔: 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?如果您的数据集很大(我
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R中的N向ANOVA
我需要一些帮助来执行R中的N向ANOVA，以捕获不同因素之间的相互依存关系.在我的数据中，大约有100个不同的因素，我正在使用以下代码执行ANOVA. model.lm
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在Mathematica中自定义ANOVA表
是否可以自定义ANOVA表的外观?无需费力即可操纵列表的每个元素? 解决方案 您可以尝试Grid[(ANOVA /. yourresult)]以及网格的各种样式选项如果该规则的右侧有一个隐藏的TableForm，则可能需要执行类似Grid[InputForm[(ANOVA /. yourresult)]]的操作.
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重复测量方差分析-SPSS与R的不同结果
我试图进行一次重复-使用R测量ANOVA并将其与SPSS输出进行比较，结果差异很大！也许我在某个地方犯了一个错误，但我无法弄清楚 因此，一些示例数据: id是主题.每个主题都对三个项目(res_1，res_2和res_3)给予一个评分.我想比较项目的整体效果. id
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使用R调整Holm sidak
我对使用R非常陌生.我正在通过两个因素(交互作用)成功运行ANOVA.接下来，我想进行组间比较.我知道使用TukeyHSD命令是可能的.但是，我们的研究小组以前使用SigmaPlot来运行统计数据，该统计数据使用Holm-Sidak方法.因此，我的主管希望我在R上运行Holm-Sidak，以便我们可以比较结果并确保它们相同. 有人知道该怎么做吗?我尝试在线搜索，但找不到答案.似乎我需要输入未
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方差不等的参数方差分析
我想知道R中是否可以做方差不等的方差分析? 想象下面的例子: x
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双向混合模型方差分析的事后测试
我正在使用混合模型进行重复测量方差分析.我想进行事后测试，以查看TREAT * TIME交互作用的p值，但我仅设法使用了以下ghlt Tukey测试，但没有给我所需的交互作用. library(multcomp) library(nlme) oi
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如何在R中多次成功使用reshape()函数?
这是我的数据框: ID Group x1 x2 x3 y1 y2 y3 z1 z2 z3 144 1 566 613 597 563 549 562 599 82 469 167 2 697 638 756 682 695 693 718 82 439.5 247 4 643 698 730 669 656 669 698 82
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从R中的方差分析(glm)中提取残留偏差
我在R中安装了glm模型，并拿了方差分析表.我需要提取“残差"列.但是它会产生一个错误.以下是代码: 创建数据: counts
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在R中使用aov时的summary.lm输出
相关赏金: 250个声望点. 我对summary.lm()输出有疑问. 首先，这是我的数据集的可复制代码: Cond_Per_Row_stats
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TukeyHSD调整后的P值为0.0000000
我刚刚进行了阶乘方差分析，然后进行了TukeyHSD后测.我从TukeyHSD输出中调整的P值中有些是0.0000000.这些P值真的可以为零吗?还是这是一个四舍五入的情况，我的真实P值可能类似于1e-17，四舍五入为0.0000000. R中的TukeyHSD()函数是否有任何选项可以给出包含指数的输出P值? 这是我的输出的摘要: TukeyHSD(fit) Tukey
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在R中的多个子集上正确使用Anova和sapply
我正在尝试对数据帧的多个子集运行双向ANOVA，而不必实际对数据进行子集化，因为这效率不高 示例数据: DF
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自动使用LRT评估整个因素变量的显着性
对于包含一个或多个因子变量的多变量回归模型，R的输出不会自动包括模型中整个因子变量的重要性的似然比检验(LRT).例如: fake = data.frame( x1=rnorm(100), x2=sample(LETTERS[1:4], size=100, replace=TRUE), y=rnorm(100) ) head(fake) x1 x2
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R中韦尔奇校正的单向方差分析的事后测试
我已经使用R中的oneway.test()进行了单向方差分析，并进行了韦氏校正，因为我的数据违反了等方差假设(变换不能解决问题). 一个简单的数据示例: > dput(df) structure(list(Count = c(13, 14, 14, 12, 11, 13, 14, 15, 13, 12, 20, 15, 9, 5, 13, 14, 7, 17, 18, 14, 12,
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R:在anova.lm(g)中:在本质上完美契合的ANOVA F检验不可靠
我正在将在线指南与旧文本配对以学习R(第182页-看看: 将数据转换成data.frame: car.noise
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如何编写用于创建模型并具有引用同一模型的函数的for循环
我正在尝试使用rstatix包中的anova_test函数对不平衡的双向方差分析进行事后分析.我需要迭代运行此事后测试，因为我有〜26个响应(y)变量.我的第一步是创建与group和treatment相关的所有y变量的模型.我成功地做到了这一点，创建了一个包含26个模型的列表: models
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如何使R吐出基于ANOVA的F统计量的临界值?
R中的ANOVA分析缺少的一件事是它不会自动显示临界值.一切都给定了.我可以说我的F值比应该的高得多，但是我想知道截止点的边距.有一个在线计算器可以根据自由度得出F统计的临界值，但我希望R做到这一点. http://www.danielsoper.com/statcalc/calculator.aspx?id=4 我该怎么做? 示例: >anova(anovaModel.mode
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R中的方差分解和比较(正交单个df)
我想在方差分析(固定或混合模型)中做单个df正交对比.这只是示例: require(nlme) data (Alfalfa) Variety: a factor with levels Cossack, Ladak, and Ranger Date : a factor with levels None S1 S20 O7 Block: a factor with levels
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如何在R中对事后测试结果进行分类?
我试图了解如何在R中使用方差分析和事后测试. 到目前为止，我已经使用aov()和TukeyHSD()分析了我的数据.示例: uni2.anova
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