使用R中的ezANOVA输出进行计划的对比
我一直在研究使用计划的对比，而不是事后的t检验.我通常使用ezANOVA(III型方差分析)，但似乎目前不适合使用ezANOVA进行计划的对比. 另一方面， aov()是I型ANOVA(我不想就哪种类型最适合哪种类型的设计进行辩论).直接使用aov()进行计划的对比(用于组间设计)是很直接的，但是我想重复进行III型ANOVA，坦率地说，ezANOVA具有更加人性化的输出. 记住ezAN
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对R中每个因子水平进行方差分析
我正在寻找一种简便有效的方法来对因子的每个水平进行独立的ANOVA分析.我认为，我目前所拥有的是多余的，并且使工作空间变得混乱.假设我有以下内容: Letter Number Question A 1 1 A 2 1 A 3 1 B 1 1 B 2 1 B 3 1 C
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非平衡数据集上的2向方差分析
aov适用于不平衡的数据集.根据帮助...provides a wrapper to lm for fitting linear models to balanced or unbalanced experimental designs.但稍后会说aov is designed for balanced designs, and the results can be hard to interpr
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使用statsmodels或scipy的pandas数据框在python中进行方差分析?
我想使用Pandas数据框细分一个变量中的方差. 例如，如果我有一个名为"Degrees"的列，并且为不同的日期，城市以及夜晚与白天之间建立了索引，那么我想找出该系列中变异的哪一部分来自于十字架截面城市变化，多少来自时间序列变化，多少来自夜晚与白天. 在Stata中，我将使用固定效果并查看R ^ 2.希望我的问题有道理. 基本上，我想做的是通过其他三列找到ANOVA对“度数"的细
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如何使用不相等的样本量在R中进行单向方差分析?
尝试学习R.一个来自旧统计数据的问题想知道不同施工现场的休息时间是否有所不同.麻烦的是，案文决定每个站点雇用不同数量的工人.因此，我陷入困境并寻求使用样本量不相等的ANOVA的帮助. site1
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R中的aov()错误术语:bw Error(id)和Error(id/timevar)规范有何区别?
aov(depvar~timevar+Error(id))和aov(depvar~timevar+Error(id/timevar))公式规范之间有什么区别?这两种变体产生的结果略有不同. 曾经在这里问过同样的问题: 这是我创建的一个示例: var=rep(NA,180) id=rep(1:20,each=180/20) group=rep(rep(1:2,each=9),180/(
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如何在R中做ANCOVA?
我有一个包含三列的数据框:data $ input，data $ output和data $ category.输入和输出都是连续的数字，类别是离散的字符.我知道ANCOVA是一种在控制类别效果的同时分析输入对输出效果的方法.但是，我找不到在线执行此操作的确切命令. 这是数据看起来像的一个小例子: input output category 1 0.4 0.55
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如何从R中的重复测量方差分析模型中获得残差
通常从aov()开始使用summary()函数可以得到残差. 但是当我使用重复测量方差分析和公式不同时如何获得残差? ## as a test, not particularly sensible statistically npk.aovE
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从成对测试中提取t值
我想知道是否可以从pairwise.t.test函数中提取t值，因为它仅报告p值. 在运行重复测量的方差分析后，我使用pairwise.t.test()进行了多次比较，该方差分析报告了明显的主要效果. 非常感谢您！ 解决方案 尝试找出类似的东西时，可以尝试一些简单的方法(当然，不能保证它们可以在任何给定的实例中运行) .尝试做的第一件事是查看文档(?pairwise.t.test)，
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无法执行双向重复测量方差分析； 0(非NA)案例
我正在尝试遵循Datanovia的双向重复测量方差分析. 我的数据集的快速概述: 我已经测量了12个采样单位中随时间变化的不同细菌种类的数量.我有16个时间点和2个小组.我将数据整理为一个小标题，称为“丰富度". # A tibble: 190 x 4 id selection.group Day value
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在R中使用Kolmogorov Smirnov检验
我设计了3000个实验，因此在一个实验中有4个组(治疗)，每组有50个个体(受试者).对于每个实验，我都进行了标准的单向方差分析，并证明了在原假设下它们的p.值是否具有单概率函数，但是ks.test拒绝了这一假设，我不明白为什么? subject
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为什么R和stats模型给出的方差分析结果略有不同?
使用一个小的R样本数据集和 statsmodels ，其中一个变量的自由度以不同的方式报告，& F值结果也略有不同.也许他们的默认方法略有不同?我可以设置statsmodels以使用R的默认值吗? import pandas as pd import statsmodels.api as sm from statsmodels.formula.api import ols ##R cod
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与方差分析一起替代r
我试图在不同的数据集上运行方差分析，但我并不知道该怎么做.我进行了搜索，发现这很有用: https://stats.idre.ucla. edu/r/codefragments/looping_strings/ hsb2
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方差分析:自由度几乎都等于1
我有一个像这样开始的数据集: > d.weight R N P C D.weight 1 1 0 0 GO 45.3 2 2 0 0 GO 34.0 3 3 0 0 GO 19.1 4 4 0 0 GO 26.6 5 5 0 0 GO 23.5 6 1 45 0 G
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R中的方差分析箱图上的Posthoc标签
如果我有一些数据并进行了方差分析和事后检验，我该如何制作一个箱形图来自动添加事后分类，而不必在R之外编辑图形? 例如，以下是一些入门数据: install.packages("reshape", dependencies=T) library(reshape) x
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在脚本中运行Scipy的单向方差分析
我有问题.我想在一个脚本中运行scipy.stats f_oneway()方差分析，该脚本加载包含numpy数组的数据档案，如下所示: archive{'group1': array([ 1, 2, 3, ..., ]), 'group2': array([ 9, 8, 7, ..., ]), ...} 现在我的问题是，对于不同的数据归档，组的数量不是固定
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重复测量/主题内R中的ANOVA
我正在尝试使用R运行重复测量方差分析.我已经在各个网站上浏览了多个示例，但是他们似乎从未谈论过我遇到的错误.我以为我误会了一些重要的东西. 我要运行的方差分析是根据来自人类参与者的实验得出的一些数据.它具有一个DV和三个IV.所有IV的所有级别都在所有参与者上运行，使其成为三向重复测量/受试者内部方差分析. 我在R中运行的代码如下: aov.output = aov(DV~ IV
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如何使用按栏组织的样本在R中执行单因素ANOVA?
我有一个数据集，其中样本按列分组.以下样本数据集与我的数据格式相似: a = c(1,3,4,6,8) b = c(3,6,8,3,6) c = c(2,1,4,3,6) d = c(2,2,3,3,4) mydata = data.frame(cbind(a,b,c,d)) 当我使用上述数据集在Excel中执行单因素方差分析时，得到以下结果: 我知道R中的典型格式如下:
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在R中设置ANOVA的对比度
最近我一直在尝试在附加的数据帧上用R执行ANOVA. 我的问题围绕对比的设置. 我的设计是3x5的主题内设计. "Circle1"下有3种视觉条件，"Beep1"下有5种音频. 有人知道我应该如何设置对比度吗?这是我不熟悉的事情，因为我正在进行从SPSS中的指向和单击状态转换为R中的编码. 感谢您的时间 数据文件: 解决方案 从另一个 R 中的对比包.正
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如何从"aov"提取系数的标准误差.模型
我做了一个aov模型，我只想提取每个系数的标准误差. model
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