anova

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나는 연속 응답 변수 yld과 범주 적 예측 자 check (3 수준 포함)을가집니다. 나는 어느 수준이 서로 다른지보기 위해 편도 ANOVA와 post-hoc 테스트를 수행했습니다. mdl<-aov(sqrt(var$yld) ~ var$check); summary(mdl);TukeyHSD(mdl) Df Sum Sq Mean Sq F valu

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R : 수치 열의 경우 Anova 및 쌍방향 사후 테스트 (터키, Scheffe 또는 기타)

데이터 프레임에 세 개의 열이 있습니다 dune (아래 - 페이지 하단) 기록 된 marram 잔디의 % 커버를 설명하는 세 가지 다른 사구 생태계 : (1) 복원 됨; (2) 성능이 저하되었습니다. 및 (3) 자연; 나는 생태계 사이에 중요한 차이를 만들기 위해 두 가지 다른 One Way Anova 테스트 (아래) (테스트 1과 테스트 2)를 수행했습니

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R (WRS2 패키지)에서 Wilcox의 강력한 ANOVA를 사용하여 계획된 대조

WRS2를 사용하여 내 데이터 세트에서 양방향 ANOVA 및 사후 테스트를 실행합니다. 그러나 대조적으로 내가 필요한 비교를 찾지 못했습니다. 내 자신의 대조를 계획하는 것이 가능합니까?

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여러 개의 anova 테스트가 r으로 실행 중

특성에 따라 서로간에 중요한 차이가 있는지 확인하기 위해 ANOVA 테스트를 실행하려는 7 개의 그룹이 있습니다. 그리고 저는 약 600 가지의 특성을 가지고 있습니다. 이미 그룹 별, 특성 별 평균, 표준 편차 및 분산을 계산했습니다. 7 개 그룹의 표본 크기가 다릅니다. 데이터를 R로 모두 실행할 수 있도록 데이터를 정렬하려면 어떻게해야합니까?

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언제 aov()를 사용해야하고 anova()를 사용해야합니까?

저는 많은 온라인 문헌을 언급했지만 혼란이 증가하고 있습니다. 토론의 대부분은 불균형 한 디자인과 I, II 또는 III 요인 ANOVA 및 모든 용어로 너무 기술적입니다. 나는 aov()이 내부적으로 lm()을 사용하며 요인이있는 데이터에 유용하다는 것을 알고 있습니다. 반면에 anova()은 동일한 데이터 세트의 다른 모델에 사용할 수 있습니다. 내 이

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2 방향 혼합 모델 anova에 대한 사후 테스트

혼합 모델로 반복 측정 대책을하고 있습니다. post-hoc 테스트를 실행하여 TREAT * TIME 상호 작용의 p- 값을 확인하고 싶습니다. 그러나 다음과 같은 ghlt Tukey 테스트를 사용했습니다.이 테스트는 내가 찾고있는 상호 작용을 제공하지 않습니다. summary(glht(oi, linfct=mcp(TIME="Tukey",TREAT="Tuke

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multifactor anova가 오류 코드를 계속 제공합니다.

다른 열의 연속 데이터와 서수 데이터를 비교해야하는 데이터 세트로 작업하고 있습니다. 즉, 개인은 나이별로 분류되었고, 나이를 두 가지 다른 테스트 값과 비교해야합니다. 나는 다중 요인의 무질서를 실행하려고 시도했지만 아무런 운이 없었습니다. 먼저, 나는 각 연령대를 부분 집합이 시도 : aov.first.molar<-aov(carbon.combo~firs

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데이터의 부분 집합 내의 ANOVA

내 데이터 집합은 3 개의 시간 지점에 기록 된 유전자 발현 값으로 구성됩니다. tukey 보정과 함께 anova 테스트를 적용하여 시간 지점에서 유전자의 차별적 인 표현을 찾습니다. 각각의 유전자 나 같은 비교 원한다 VS 3 유전자 평가시기 3 대 2 유전자 평가시기 2 대 유전자 평가시기 1 1 내 데이터는 다음 포맷이다 > head(rf)

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단일 요소 반복 Anova 불균형 설계

한 주제에 대해 여러 측정을 사용하여 데이터 세트에서 Anova 1 요소를 실현하려고합니다. 나를 관심 > str(LMDAv) #To check class 'data.frame': 1075 obs. of 11 variables: $ CowID : Factor w/ 71 levels "1921","1923",..: 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 .

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"aov"모델에서 계수의 표준 오차를 추출하는 방법

aov 모델을 만들었으므로 각 계수의 표준 오차를 추출하고 싶습니다. model <- aov(Molecule ~ Comorbidity + Age + BMI + Sex, data = mydata) 나는으로 추정 한계 평균을 볼 수 allEffects(model) 하지만 각 계수의 표준 오차를 추출 할 수 없습니다. 인터넷에서 함수 se.coef()을