我已经在R中使用III型SS多年了，现在看似没有问题。但是现在我在R中遇到了III型平方和的问题，与汽车包装产生了高度不一致的结果。
是的，我每次都运行这行代码。
options(contrasts = c("contr.treatment", "contr.poly"))
我使用的模型是：
M1 <- aov(Response ~ Location + Time + Fish*Nutrient, data=data)
Anova(M1, type="III")
位置（2），时间（3），鱼（3）和营养素（3）都是分类变量（括号中的＃个级别）。如果这些分类变量在数据文件中列为数字，我运行（一个例子）：
data$Fish <- as.factor(data$Fish)
这些是我从SAS获得的结果：
Sum Sq Df F value Pr(>F)
Location 13.122 1 22.08 <.0001
Time 15.746 2 7.87 <.0001
Fish 25.876 2 12.94 <.0001
Nutrient 22.074 2 11.04 <.0001
Fish:Nutrient 13.780 4 3.44 0.0006
当我最初在R中运行它时，我使用Nutrient和Fish以及每个级别的所有数值，并为每个变量运行as.factor并收到以下结果：
Sum Sq Df F value Pr(>F)
(Intercept) 56.827 1 95.6078 2.758e-13 ***
Location 13.122 1 22.0767 2.020e-05 ***
Time 15.746 2 13.2459 2.328e-05 ***
Fish 24.682 2 20.7632 2.531e-07 ***
Nutrient 0.424 2 0.3567 0.7017240
Fish:Nutrient 13.780 4 5.7959 0.0006352 ***
Residuals 30.313 51
上面唯一不同的变量是Fish和Nutrient，下面的每次迭代都是如此。
然后我进入并对数据表进行了一处小改动，将三个级别的鱼（原来为0,1,2）中的一个更改为（z，1,2）。输出更改为：
Sum Sq Df F value Pr(>F)
(Intercept) 5.3556 1 9.0104 0.0041488 **
Location 13.1220 1 22.0767 2.020e-05 ***
Time 15.7462 2 13.2459 2.328e-05 ***
Fish 24.6825 2 20.7632 2.531e-07 ***
Nutrient 17.7692 2 14.9477 7.780e-06 ***
Fish:Nutrient 13.7799 4 5.7959 0.0006352 ***
Residuals 30.3134 51
一个巨大的变化！并且输出不会根据我是否为这些新级别运行as.factor而改变。
然后我改变了另一个级别的鱼（现在：z，o，2），输出只略微改为：
Sum Sq Df F value Pr(>F)
(Intercept) 7.6351 1 12.8455 0.0007557 ***
Location 13.1220 1 22.0767 2.020e-05 ***
Time 15.7462 2 13.2459 2.328e-05 ***
Fish 24.6825 2 20.7632 2.531e-07 ***
Nutrient 17.6604 2 14.8562 8.243e-06 ***
Fish:Nutrient 13.7799 4 5.7959 0.0006352 ***
Residuals 30.3134 51
更改鱼的最后一级（z，o，t）后，输出略有变化：
Sum Sq Df F value Pr(>F)
(Intercept) 5.3556 1 9.0104 0.0041488 **
Location 13.1220 1 22.0767 2.020e-05 ***
Time 15.7462 2 13.2459 2.328e-05 ***
Fish 24.6825 2 20.7632 2.531e-07 ***
Nutrient 17.7692 2 14.9477 7.780e-06 ***
Fish:Nutrient 13.7799 4 5.7959 0.0006352 ***
Residuals 30.3134 51
上面的输出与我在下面显示的最后三个输出相同。
然后我开始操纵营养素（最初：0,4,8），同时将鱼保持在新的水平（z，o，t）。我首先将营养素改为（c，4,8）：
Sum Sq Df F value Pr(>F)
(Intercept) 27.783 1 46.7425 9.854e-09 ***
Location 13.122 1 22.0767 2.020e-05 ***
Time 15.746 2 13.2459 2.328e-05 ***
Fish 14.578 2 12.2628 4.484e-05 ***
Nutrient 17.769 2 14.9477 7.780e-06 ***
Fish:Nutrient 13.780 4 5.7959 0.0006352 ***
Residuals 30.313 51
更改两个级别（c，f，8）：
Sum Sq Df F value Pr(>F)
(Intercept) 51.708 1 86.9940 1.313e-12 ***
Location 13.122 1 22.0767 2.020e-05 ***
Time 15.746 2 13.2459 2.328e-05 ***
Fish 0.396 2 0.3332 0.7182029
Nutrient 17.769 2 14.9477 7.780e-06 ***
Fish:Nutrient 13.780 4 5.7959 0.0006352 ***
Residuals 30.313 51
另一个巨大的变化！
三个级别（c，f，e）导致Fish的另一个巨大变化，最接近SAS的结果：
Sum Sq Df F value Pr(>F)
(Intercept) 5.3556 1 9.0104 0.0041488 **
Location 13.1220 1 22.0767 2.020e-05 ***
Time 15.7462 2 13.2459 2.328e-05 ***
Fish 24.6825 2 20.7632 2.531e-07 ***
Nutrient 17.7692 2 14.9477 7.780e-06 ***
Fish:Nutrient 13.7799 4 5.7959 0.0006352 ***
Residuals 30.3134 51
位置原本也是一个有两个级别（1,2）的数字变量。所以我改变了一个级别（y，2）：
Sum Sq Df F value Pr(>F)
(Intercept) 24.474 1 41.1763 4.535e-08 ***
Location 13.122 1 22.0767 2.020e-05 ***
Time 15.746 2 13.2459 2.328e-05 ***
Fish 24.683 2 20.7632 2.531e-07 ***
Nutrient 17.769 2 14.9477 7.780e-06 ***
Fish:Nutrient 13.780 4 5.7959 0.0006352 ***
Residuals 30.313 51
然后是两个级别（y，z）：
Sum Sq Df F value Pr(>F)
(Intercept) 5.3556 1 9.0104 0.0041488 **
Location 13.1220 1 22.0767 2.020e-05 ***
Time 15.7462 2 13.2459 2.328e-05 ***
Fish 24.6825 2 20.7632 2.531e-07 ***
Nutrient 17.7692 2 14.9477 7.780e-06 ***
Fish:Nutrient 13.7799 4 5.7959 0.0006352 ***
Residuals 30.3134 51
操作位置时没有变化，时间也是如此。那么，为什么我的位置，时间和鱼：营养素相互作用的结果在所有这些中都是一致的，并且与SAS相同，但鱼和营养素的结果不断变化而且从不相同？
似乎有些事情是错误的，只有在数据表上稍有变化才会发生如此巨大的变化，而这些变化本身应该对结果没有任何影响。我已尽一切努力在完全相同的条件下运行上述模型，唯一的变化是我提到的数据表。
另请注意，我已经能够使用类似的一组变量和级别来复制问题，使用类似的完全组合数据的操作。
答案 0 :(得分：0)
看起来R似乎在这里使用有序因子，因此更改级别名称将改变顺序（默认为字母顺序），从而改变拟合。尝试data$Fish <- factor(data$Fish,ordered=FALSE) - 和营养素。如果位置只有两个级别则无关紧要，无论如何都应该订购时间。