R中重复测量的单向方差分析和单向方差分析有什么区别
what‘s the difference bw One-way ANOVA and One-way ANOVA for repeated measures In R
例如
单程 ：
aov.res2 <- aov(mark ~ teacher, data=my_data2)
单向重复测量：
aov(mark ~ teacher + Error(essay/teacher), 数据=my_data2)
bw teacher + Error(essay/teacher) 和 teacher 有什么区别。
1.why teacher 后面加上 Error() 是什么意思？
2.why在Error中，我们使用essay/teacher不是essay *teacher?
首先，Whosebug 可能不是提出此类理论问题的最佳场所。还有其他网站可以更好地解决您的问题。试试 Cross Validated.
在广泛研究统计学之后，我会给你一个高水平的答案，然后指导你在教科书或网上其他地方寻找更多细节。
让我们确保了解什么是重复测量数据。此类数据的一个示例是在一周内每天测量患者的血压。因此，我们对一个对象进行了多次 "repeated" 测量。如果我们对许多 patients/subjects 执行此操作，那么我们就会有重复的测量数据。
重复测量数据与其他数据有着本质上的不同，因为我们期望我们从同一对象观察到的数据，比如随着时间的推移，会相互关联。 （参考我们之前的示例，我们预计明天一位患者的血压将与同一位患者今天的血压相关。）如果您有重复的测量数据但不这样建模，您将遗漏有关数据如何与主题相关的重要信息。正确建模数据将为您提供更完整和准确的视图，尤其是在方差方面。换句话说，从一名患者收集的数据与患者之间的数据不同。
希望这可以帮助您理解所讨论的两种方法的细微差别。当然，我没有明确详细说明编码语法，但我希望这个答案能帮助您理解它们为何不同。一旦你更好地理解了这个理论，你的问题可能会改变并且更具体。祝你好运！
我找到了答案：
实验对象是多次测量的，所以会有组内因素。组内的因素将以如下形式特别标注，
其中"teacher"为组内因子，"essay"为实验对象ID
例如 单程 ： aov.res2 <- aov(mark ~ teacher, data=my_data2) 单向重复测量： aov(mark ~ teacher + Error(essay/teacher), 数据=my_data2)
bw teacher + Error(essay/teacher) 和 teacher 有什么区别。 1.why teacher 后面加上 Error() 是什么意思？ 2.why在Error中，我们使用essay/teacher不是essay *teacher?
首先，Whosebug 可能不是提出此类理论问题的最佳场所。还有其他网站可以更好地解决您的问题。试试 Cross Validated.
在广泛研究统计学之后，我会给你一个高水平的答案，然后指导你在教科书或网上其他地方寻找更多细节。
让我们确保了解什么是重复测量数据。此类数据的一个示例是在一周内每天测量患者的血压。因此，我们对一个对象进行了多次 "repeated" 测量。如果我们对许多 patients/subjects 执行此操作，那么我们就会有重复的测量数据。
重复测量数据与其他数据有着本质上的不同，因为我们期望我们从同一对象观察到的数据，比如随着时间的推移，会相互关联。 （参考我们之前的示例，我们预计明天一位患者的血压将与同一位患者今天的血压相关。）如果您有重复的测量数据但不这样建模，您将遗漏有关数据如何与主题相关的重要信息。正确建模数据将为您提供更完整和准确的视图，尤其是在方差方面。换句话说，从一名患者收集的数据与患者之间的数据不同。
希望这可以帮助您理解所讨论的两种方法的细微差别。当然，我没有明确详细说明编码语法，但我希望这个答案能帮助您理解它们为何不同。一旦你更好地理解了这个理论，你的问题可能会改变并且更具体。祝你好运！
我找到了答案： 实验对象是多次测量的，所以会有组内因素。组内的因素将以如下形式特别标注，
其中"teacher"为组内因子，"essay"为实验对象ID