事后三方互动方差分析

Question

我执行了2x2x2三向方差分析，三向交互作用项很重要。我的理解是，在第三个变量存在的情况下，一个（或多个）双向交互的操作方式有所不同。

我如何执行事后测试以弄清这些交互作用？如果可能的话，我想在R中这样做。

我找到了一个资源（使用下面的链接），该资源使用小动作在每个级别上执行双向ANOVA。但是，我是r的新手，不太了解如何实现此目标。也许这是将代码转换为我的数据集的问题？

https://www.datanovia.com/en/lessons/repeated-measures-anova-in-r/#post-hoc-tests-2

谢谢！

Answer 1

如果其他任何人都在关注这个问题寻求答案，我想我已经找到了解决方案。

我最终要做的是对数据进行细分，然后将ANOVA重新运行为双向ANOVA。

在我的数据集中，我对捕获在陷阱中的蛤proportion的比例很感兴趣。要考虑的独立变量是：水流量（30_cms或39_cms），沉积物的粒度（粗或细）和蛤类（mya或merc）。当我运行三向方差分析时，我发现所有三个术语之间都有相互作用。在事后测试中，我最终运行了六个方差分析：每个数据子集一个，仅包括一个因子水平（即，只有30_cms的流速，然后是一个单独的模型，只有39_cms的子集）。

这是我执行的两个方差分析（针对“水流”因子）的示例：

Clams30<-subset(ClamData, ClamData$Speed == "30_cms")
Clams39<-subset(ClamData, ClamData$Speed == "39_cms")
SpeciesGrainSize30=aov(PropinTrap~Species*GrainSize, data=Clams30)
Anova(SpeciesGrainSize30)
SpeciesGrainSize39=aov(PropinTrap~Species*GrainSize, data=Clams39)
Anova(SpeciesGrainSize39)

然后我创建了一个p值表以识别重要的相互作用。

我希望这对以后的人有所帮助！

如果有人有更优雅的方式来做到这一点，我一定会很感兴趣。