Question

我有一个数据框架，如下所示：

goal  behavior  dv1  dv2  dv3
1     1         4    2    6
1     5         3    5    1
1     7         2    4    2
5     1         5    2    7
5     5         2    1    3
5     7         2    1    2
7     1         4    5    7
7     5         2    1    4
7     7         3    2    5

如您所见，有9个条件（目标3种可能性x行为3种可能性）。在实际数据集中，这9个条件中的每个条件大约都有25-30位参与者。在此示例中，我尝试对因变量（dv1，dv2和dv3）进行双向anova的运行，以查看两者之间是否存在交互作用goal和behavior。

我尝试运行以下代码。 dv是仅包含列dv1，dv2，dv3的矩阵。 df是上面的整个数据帧。

output <- lm(as.matrix(dv) ~ goal * behavior, data = df,
         contrasts = list(goal = contr.sum, behavior = contr.sum))
summary(aov(output))

当我尝试创建对象output时，出现以下错误：

contrasts<-（*tmp*中的错误，值=相反。arg[[nn]]）：
对比仅适用于因素

我看过this question，但仍然无法解决我的问题。当我运行以下代码时，被告知没有任何变量被视为因素。我不确定为什么这是“目标”和“行为”都具有变化的3个级别的原因。

factor <- sapply((df), function(x) is.factor(x))

我在这里查看的其他问题专门解决了错误消息

对比度仅适用于两个或多个水平的因子

与我收到的错误消息不同。我该怎么做才能使其正常运行？

Answer 1

“ factor”在R中具有特定含义（例如，参见this page from UC Berkeley）；它们不仅是变化的变量，而且是经过编码的变量，以便R知道应将其视为分类预测变量。

就您而言，

df <- transform(df, goal=factor(goal), behavior=factor(behavior))

应该可以工作（factor()和as.factor()大致相同，请使用您喜欢的任何一种）。评论（df <- df %>% transmute_all(as.factor)）的建议稍微紧凑一些，但（1）取决于套件的“ tidyverse”套件（您可能不喜欢），以及（2）更改 all 数据框中的变量以进行（同上）分解。

运行ANOVA时出现“对比度仅适用于因子”错误

1 个答案: