aov公式错误术语:矛盾的例子

时间:2012-09-26 04:57:37

标签: r

我在R / aov()中看到了针对主体内设计的通用公式的两种基本方法(R =随机,X =依赖,W?=在B?=之间):

# Pure within: 
    X ~ Error(R/W1*W2...)
# or  
    X ~ (W1*W2...) + Error(R/(W1*W2...))

# Mixed:
    X ~ B1*B2*... + Error(R/W1*W2...)
# or  
    X ~ (B1*B2*...W1*W2...) + Error(R/(W1*W2...)+(B1*B2...))

也就是说,有些人建议永远不要将W因素置于误差项或B因素之外,而其他因素则将所有(BW因素置于外部和内部,在错误术语中表示嵌套在R中。

这些只是符号的变体吗?有没有理由更喜欢使用aov()来执行ANOVA?

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

我总是建议将所有主题内变量放在错误术语的内部和外部。

对于纯粹的主体内分析,这意味着使用以下公式:

X ~ (W1*W2...) + Error(R/(W1*W2...))

在这里,所有wihin-subject效果都会根据其适当的误差项进行测试。

相反,公式X ~ Error(R/W1*W2...)不允许您测试变量的效果。

同样的原则适用于混合设计(包括主体间和主体间变量)。正确的公式是:

X ~ (B1*B2*...W1*W2...) + Error(R/(W1*W2...))

在公式中不需要使用两次之间的变量。上面的模型实际上与X ~ (B1*B2*...W1*W2...) + Error(R/(W1*W2...)+(B1*B2...))相同。

此公式允许您使用正确的错误术语测试主体间和主体内效果。

有关详情,请参阅this ANOVA教程。