Question

我运行以下命令

a1 <- aov(Ratio~(Condition*Event) + Error(Participant/(Condition*Event)), Data)
summary(a1)

输出正确的结果（ANOVA表等）。

当我跑步时：

TukeyHSD（A1， “条件”）

我得到：UseMethod中的错误（“TukeyHSD”）：“TukeyHSD”没有适用的方法

为什么ANOVA有效，但TukeyHSD无效？因子变量中的两个都是字符串（条件有3个级别，事件有4个级别）。

编辑：当我在没有Error项的情况下重做aov时，它可以工作，但是Tukey在任何一对之间没有显示出显着差异（ANOVA对于置信度很重要）。这是否意味着Tukey正在纠正多重比较？

Answer 1

带有aov()的

Error()会返回类"aovlist" "listof"的对象。 TukeyHSD显然没有任何一种方法。

Answer 2

作为传统重复测量ANOVA的替代方案，您可以考虑使用线性混合效应方法。它越来越多地用于科学界，避免了一些ANOVA陷阱，同时允许更复杂的错误结构。使用连续响应变量，nlme包就足够了，但您也可以使用lme4进一步允许处理分类响应变量。对于多重比较（包括Tukey的事后测试），multcomp包（参见glht()函数）可以与配备nlme::lme的混合效果模型一起使用，如此处所述：Repeated Measures ANOVA using R。

关于您的设计的一个简短评论：如果您的响应（依赖）变量Ratio是一个比例或一个有界值，您可能会想到使用不同的链接函数。

Answer 3

library(laercio)
some.aov <- aov(Ratio~(Condition*Event) + Error(Participant/(Condition*Event)), Data)
anova(some.aov)
LTukey(some.aov,"Condition")

TukeyHSD在因子ANOVA之后

3 个答案: