Question

心理学学生在这里。作为我论文的一部分，我从一个实验中得到了一些数据，其中包括两个主体间IV，classification和condition，以及一个主体内IV，trial_type。数据格式如下：

test = data.frame(
  ID=rep(c(1,2,3,4,5,6), each=3), 
  condition=rep(c('comp', 'seq', 'comp_text'), each=3, times=2),
  classification=rep(c('rule', 'exemplar'), each=3, length.out=18),
  trial_type=rep(c('ambig', 'unambig', 'trained'), length.out=18),
  value = c(0.25, 0.75, 1.00, 1.00, 1.00, 1.00, 0.00, 1.00, 0.75, 1.00, 1.00, 1.00, 0.25, 0.75, 0.75, 0.25, 0.75, 0.50))

我已经使用nlme将这些分析为anova，并生成3型SS，因为这是我的课程所需要的

model <- lme(value~condition*classification*trial_type, 
   random=~1|ID, 
   correlation = corCompSymm(form = ~1|ID)
)
anova(model, type='marginal')

我想研究一下我的数据中存在的交互。具体来说，我想看看＆＃39;训练的＆＃39; “seq”中的试验更高。条件比其他两个。在过去，我使用过对比（）来对比＆＃39;用于生成对比矩阵的包，然后我将从multcomp包发送到glht（）。在这种情况下，我尝试过：

cntr1 <- contrast(model, 
   a=list(condition=c('seq'), classification=c('rule','exemplar'), trial_type=c('trained')), 
   b=list(condition=c('comp','comp_text'), classification=c('rule', 'exemplar'), trial_type=c('trained'))
)

然而，这会返回

Error in testStatistic(fit, X, modelCoef, covMat, conf.int = conf.int) : 
Non-positive definite approximate variance-covariance

这似乎与方差 - 协方差矩阵有关，但我并不完全确定问题是什么。

我的问题是，有没有办法解决这个问题？如果没有，是否有办法在另一个包中运行类似的对比，例如，＆＃39; car＆＃39;？我可以通过转换数据从汽车包中使用Anova生成相同的综合F测试，以便每个试用类型都有自己的列，但我不确定如何使用Anova()测试此类交互。

Answer 1

这对你有帮助吗（如果我在某处误解了你，请告诉我）：

您提供的test中的组合太少，无法执行混合ANOVA。所有可能组合中只有一个实例。为了便于说明，我对此进行了调整：

test = data.frame( ID=rep(c(1:12), each=3), condition=rep(c('comp', 'seq', 'comp_text'), each=6, times=2), classification=rep(c('rule', 'exemplar'), each=6, length.out=18), trial_type=rep(c('ambig', 'unambig', 'trained'), length.out=18), value = round(rnorm(36),2))
我会使用ezANOVA来提供您想要的所有互动：

首先重新安排更适合ezANOVA的数据：

ambig <- test[test$trial_type == "ambig", 'value']
unambig <- test[test$trial_type == "unambig", 'value']
trained <- test[test$trial_type == "trained", 'value']
df1 <- data.frame(ambig, unambig, trained)
df1 <- stack(df1)
subj <-  as.numeric(rep(unique(test$ID), 3))
condition <- rep(unique(test$condition), 3)
classification <- rep(unique(test$classification), 3)
df1[3] <-  subj
df1[4] <-  condition
df1[5] <- classification
colnames(df1) <- c("value", "trial_type", "id", "condition", "classification")

然后在value上以2（分类;主体间）混合ANOVA执行3（试验类型;受试者内）2（条件;受试者之间）。

library(ez)
mixed_aov <- ezANOVA(
  data = df1
  , dv = value
  , wid = id
  , within = trial_type
  , within_covariates = NULL
  , between = .(classification, condition)
  , observed = NULL
  , diff = NULL
  , reverse_diff = FALSE
  , type = 3
  , white.adjust = FALSE
  , detailed = F
  , return_aov = T
)

有关ezANOVA()参数的详细信息，请参阅文档here。

输出为您提供所有互动。

对于对比，您将使用后续t检验。

P.S。另请注意lme规范（trial_type）中的拼写错误。

使用R来计算 - 使用car或lme之间的-injj内部ANOVA交互对比

1 个答案: