R 中有条件的方差分析和 TUKEY 的一种方式

Question

我试图找到我的变量 stim_ending_t 之间的平均差异，它包含以下 6 个因素：1、1.5、2、2.5、3、3.5

您可以访问 df Here

stim_ending_t visbility soundvolume Opening_text               m    sd coefVar
           <dbl>     <dbl>       <dbl> <chr>                  <dbl> <dbl>   <dbl>
 1           1           0           0 Now focus on the Image  1.70 1.14    0.670
 2           1           0           0 Now focus on the Sound  1.57 0.794   0.504
 3           1           0           1 Now focus on the Image  1.55 1.09    0.701
 4           1           0           1 Now focus on the Sound  1.77 0.953   0.540
 5           1           1           0 Now focus on the Image  1.38 0.859   0.621
 6           1           1           0 Now focus on the Sound  1.59 0.706   0.444
 7           1.5         0           0 Now focus on the Image  1.86 0.718   0.387
 8           1.5         0           0 Now focus on the Sound  2.04 0.713   0.350
 9           1.5         0           1 Now focus on the Image  1.93 1.00    0.520
10           1.5         0           1 Now focus on the Sound  2.14 0.901   0.422

这是我的数据的直观表示

问：我怎样才能用包含 "Now focus on the Image" 和 "Now focus on the Sound."[ 的 "Opening_test" 比较平均值的条件进行方差分析=15=]

Q: 我还想通过 post 临时测试来跟进。

这是我尝试过的方法，但显然不是正确的方法！

# Compute one-way ANOVA test

res.aov <- aov(m ~ stim_ending_t, data = clean_test_master2)
summary(res.aov)

              Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)    
stim_ending_t  1  7.589   7.589   418.8 <2e-16 ***
Residuals     34  0.616   0.018                   
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

我认为 aov 的结果有问题！ stim_ending_t 有 6 个因素，所以自由度 (Df) 应该 = 5 而不是 != 1 从上面 table。

# post hoc test 
TukeyHSD(res.aov, conf.level = 0.99)

Here is the message I got

Error in TukeyHSD.aov(res.aov, conf.level = 0.99) : 
  no factors in the fitted model
In addition: Warning message:
In replications(paste("~", xx), data = mf) :
  non-factors ignored: stim_ending_t

注意：参与者通过从 condition-Opening_text 中的任一项开始，随机完成另一项来完成一次实验。

Answer 1

the following 6 factors: 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5

不是！如果您将其视为因子，它将是一个因子，具有 6 个级别。您将其用作定量变量，请参阅方差分析 table 中的 Df。它应该是 5 而不是 1。在 aov.
之前尝试 as.factor() 函数
m是因变量吗？如果是，visbility 和soundvolume 是什么？如果它们也是因素，则独立性假设是错误的。在这种情况下，您应该将这些因素引入模型。

R 中有条件的方差分析和 TUKEY 的一种方式

one way ANOVA and TUKEY in R with conditions

statistics

r

anova

tukey