一直试图分析我的数据集，我相信我走在正确的轨道上，但需要一些确认。我试图分析沿同一条河流的几个河段的鱼类捕捞率，并评估两年研究中使用的渔具类型的有效性。
我的数据包括：
1）21个不同的网站2）抽样技术分类为＆＃34;活跃＆＃34;或者＆＃34;被动＆＃34; 3）按月分开的2年数据收集。
在整个研究过程中，这些网站没有统一抽样。它们并非每个月都被采样，不是全部采样的时间相同，也不采用相同的采样技术。我相信您可以将其归类为非重复测量，因为几乎没有两个采样周期是相同的。
我认为分析这些数据的正确方法是使用双向随机区组ANOVA。这几个月将是分析中被阻止的内容。我得到了一些结果，但不确定使用的代码是否正确。
是否有人能够证明我使用的代码并确认/否认它确实是R中双向随机区组设计的正确代码？
Fish<-read.csv(file.choose(),header=TRUE)
Fish
FishLM<-lm(Caught.Hr ~ Site + Method + Site:Method,Fish)
anova(FishLM)
以下是一些示例数据：
Site Month Year Device Method Hrs/Month Caught Caught/Hr
Reach 01 5 2014 BS Active 0.7 0 0
Reach 01 6 2014 BS Active 7.92 0 0
Reach 01 7 2014 BS Active 5.73 0 0
Reach 01 8 2014 BS Active 1.82 0 0
Reach 01 9 2014 BS Active 10.08 0 0
Reach 01 10 2014 BS Active 10.08 0 0
Reach 01 11 2014 BS Active 6.9 0 0
Reach 02 3 2013 BS Active 2.5 0 0
Reach 02 4 2013 BS Active 2.5 0 0
Reach 02 5 2013 BS Active 3.75 0 0
Reach 02 6 2013 BS Active 17.3 0 0
Reach 02 7 2013 BS Active 2.5 0 0
Reach 02 8 2013 BS Active 2.5 0 0
Reach 02 9 2013 BS Active 2.5 0 0
Reach 02 10 2013 BS Active 2.5 0 0
Reach 02 11 2013 BS Active 2.5 0 0
Reach 03 3 2013 BS Active 3 0 0
Reach 03 4 2013 BS Active 3 0 0
Reach 03 5 2013 BS Active 2.5 0 0
Reach 03 6 2013 BS Active 3.5 1 0.285714286
Reach 03 7 2013 BS Active 3 0 0
Reach 03 8 2013 BS Active 3 0 0
Reach 03 9 2013 BS Active 3 1 0.333333333
Reach 03 10 2013 BS Active 8.75 2 0.228571429
Reach 03 11 2013 BS Active 3 0 0
Reach 04 3 2013 MT Passive
Reach 04 4 2013 MT Passive
Reach 04 5 2013 MT Passive
Reach 04 6 2013 MT Passive 72 0 0
Reach 04 7 2013 MT Passive 120 2 0.016666667
Reach 04 8 2013 MT Passive 120 0 0
Reach 04 9 2013 MT Passive 72 0 0
Reach 04 10 2013 MT Passive
Reach 04 11 2013 MT Passive
Reach 07 3 2014 MF Passive
Reach 07 4 2014 MF Passive 96 7 0.072916667
Reach 07 5 2014 MF Passive 96 5 0.052083333
Reach 07 6 2014 MF Passive 96 8 0.083333333
Reach 07 7 2014 MF Passive 96 1 0.010416667
Reach 07 8 2014 MF Passive 96 1 0.010416667
Reach 07 9 2014 MF Passive 96 3 0.03125
Reach 07 10 2014 MF Passive 96 10 0.104166667
Reach 07 11 2014 MF Passive
感谢。
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如果我正确地阅读了您的问题（并且我不确定我是谁），那么您正在尝试检查您认为是正态分布的连续变量Caught.Hr中的变体 - 因为ANOVA。此外，您有两种处理效果：Site和Method，您每月都会重复采取措施。
因此您的模型
$$ Y_ {ijk} = \ mu + S_i + M_j +（SM） {ij} + \ epsilon {ijk} $$
其中
- Y_ {ijk} 是站点i的捕获率，方法j在时间段k中。
- mu 表示人口平均捕获率
- S_i 表示每个站点的效果，
- M_j 表示每种采样方法的效果，
- （SM）_ {ij} 是互动效果，
- e_ {ijk} 是随机变体
我从你的描述中看不出阻挡因素是什么。听起来你有一个不平衡的设计。在您的描述中，我认为您没有随机区组设计。你有一个因子设计有两个因素，这也是不平衡的。
但是，这可行：
FishLM<-lm(Caught.Hr ~ Site + Method + Site:Method,Fish)
anova(FishLM)
我认为我上面所说的内容基于您的数据是有效的。虽然我确实担心你会使用ANOVA。这似乎是计数数据，即泊松而非正态分布。例如：
# This has problems based on hours / obs
Fishglm <- glm(Caught ~ Site + Method + Site:Method, data=Fish,
family= poisson(link = "log"))
# could use neg-binomial on the rate instead.
library(MASS)
Fishnb <- glm.nb(Caught.Hr ~ Site + Method + Site:Method, data=Fish)