我在数据框中有来自同一主题的各个试验的一系列数据。平均有5次重复，但这不能保证。收集的（相关）数据是位置和扭矩。对于数据集中的任何一个位置，可能存在多种扭矩测量。我可以按位置split(df,df[,2])数据框，数据按位置分段。请考虑split()返回的以下列表：
> left
$`1`
Time Position Torque Speed
76 2.950 1 14.62956 3.569444
225 6.130 1 10.36333 8.500000
373 9.215 1 7.12305 10.937500
521 12.285 1 11.27850 7.187500
$`2`
Time Position Torque Speed
77 3.025 2 25.40508 17.15625
226 6.165 2 19.96992 20.60938
374 9.245 2 18.78390 31.10938
522 12.325 2 22.23847 22.43750
668 15.205 2 15.26112 24.60938
etc.
> right
$`1`
Time Position Torque Speed
413 8.625 1 6.1888 12.1875
$`2`
Time Position Torque Speed
85 2.25400 2 15.85419 0.5541667
249 5.36500 2 10.13364 3.0703125
414 8.65000 2 17.19360 29.0833333
578 11.77500 2 31.63147 14.0625000
744 15.00571 2 23.93116 13.1785714
etc.
我有两组这样的数据要比较，其中列表的每个元素都包含相同位置的重复测量。我希望能够对数据执行双向ANOVA，以测试变量Time, Position, Torque, Speed上每个列表内的交互，以及每个列表之间的交互：left, right以测试给定位置的显着差异
我已经尝试过几乎所有事情并且似乎找不到将这两个数据集传递给aov()或任何其他ANOVA函数进行分析的方法。从我到目前为止的阅读中，我需要一种方法来优雅地处理变量样本数，并将数据转换为与ANOVA函数兼容的类型。
欢迎您有任何见解！