我正在研究恢复过程的三个阶段（之前，之中和之后的两个阶段）（两个地点已经过栖息地恢复，另一个是实验性控制）的平均房屋范围大小。我想看看各个站点和期间的平均家庭范围大小是否不同。基于两个分类变量（地点和时期），我认为这将使用重复测量方差分析来完成。我需要查看将使用什么代码，因为我以前从未在R中进行过ANOVA。
rm (list = ls())
hrdata=read.csv(xxx)
hrdata
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我认为您可以使用线性模型来做到这一点，但请参见（https://stats.stackexchange.com/questions/20002/regression-vs-anova-discrepancy-aov-vs-lm-in-r）进行方差分析与回归分析。
代码看起来像这样：
lm1 <- lm(HRS ~ Site * Period, data=hrdata)
此代码的第一位只是将线性模型（lm）存储为R对象，我们将其命名为lm1。
然后您可以做：
summary(lm1)
这将查看站点（栖息地恢复与控制），周期（之前，之中和之后）的影响，以及两者之间的相互作用。
关于解释这些摘要结果的文章很多。我在下面贴了一些。如果您不确定如何解释交互作用术语，那么第一个可能会有用：