用于 R 中分类变量和连续变量的 Tukey HSD
Tukey HSD for categorical and continuous variables in R
我想对我已成功完成的显着方差分析进行 post-hoc 测试。
我有 5 个条件 (target_onset)，我想在名为 data_clean 的 df 中比较反应时间 (key_resp.rt)。 target_onset 和 key_resp.rt 是列。
这就是我进行方差分析的方法，效果很好：
cond.aov <- aov(data_clean$target_onset ~ data_clean$key_resp.rt)
summary(cond.aov)
接下来，我想看看 post-hoc 测试说了什么，以找出 5 个条件之间的哪些差异是显着的。
我知道 TukeyHSD 只取因子。所以我分解了我感兴趣的列：
data_clean$target_onset <- factor(data_clean$target_onset)
data_clean$key_resp.rt <- factor(data_clean$key_resp.rt)
TukeyHSD(aov(data_clean$target_onset ~ data_clean$key_resp.rt))
但是，当我 运行 这段代码时，出现以下错误：
Error in class(y) <- oldClass(x) : adding class "factor" to an
invalid object In addition: Warning messages: 1: In model.response(mf,
"numeric") : using type = "numeric" with a factor response will be
ignored 2: In Ops.factor(y, z$residuals) : ‘-’ not meaningful for
factors
任何建议都会有所帮助。提前致谢。
编辑 第一次通过我错过了你的公式倒退的事实！
在 发出aov 函数之前，您需要使target_onset 成为一个因子。你根本不想让key_resp.rt成为一个因素。
所以顺序应该是...
data_clean$target_onset <- factor(data_clean$target_onset)
cond.aov <- aov(key_resp.rt ~ target_onset, data = data_clean)
summary(cond.aov)
TukeyHSD(cond.aov)
因变量（响应时间在波浪号左侧，独立分组变量在右侧。
如果您不将 condition/grouping 变量设为 factor aov，而实际上使用分组列中的数字执行 lm，您可以看到这反映在 cond.aov.
的自由度中
只要你已经有了一个 aov 对象，不妨尽可能简单地调用 TukeyHSD
我想对我已成功完成的显着方差分析进行 post-hoc 测试。
我有 5 个条件 (target_onset)，我想在名为 data_clean 的 df 中比较反应时间 (key_resp.rt)。 target_onset 和 key_resp.rt 是列。
这就是我进行方差分析的方法，效果很好：
cond.aov <- aov(data_clean$target_onset ~ data_clean$key_resp.rt)
summary(cond.aov)
接下来，我想看看 post-hoc 测试说了什么，以找出 5 个条件之间的哪些差异是显着的。
我知道 TukeyHSD 只取因子。所以我分解了我感兴趣的列：
data_clean$target_onset <- factor(data_clean$target_onset)
data_clean$key_resp.rt <- factor(data_clean$key_resp.rt)
TukeyHSD(aov(data_clean$target_onset ~ data_clean$key_resp.rt))
但是，当我 运行 这段代码时，出现以下错误：
Error in class(y) <- oldClass(x) : adding class "factor" to an invalid object In addition: Warning messages: 1: In model.response(mf, "numeric") : using type = "numeric" with a factor response will be ignored 2: In Ops.factor(y, z$residuals) : ‘-’ not meaningful for factors
任何建议都会有所帮助。提前致谢。
编辑 第一次通过我错过了你的公式倒退的事实！
在 发出aov 函数之前，您需要使target_onset 成为一个因子。你根本不想让key_resp.rt成为一个因素。
所以顺序应该是...
data_clean$target_onset <- factor(data_clean$target_onset)
cond.aov <- aov(key_resp.rt ~ target_onset, data = data_clean)
summary(cond.aov)
TukeyHSD(cond.aov)
因变量（响应时间在波浪号左侧，独立分组变量在右侧。
如果您不将 condition/grouping 变量设为 factor aov，而实际上使用分组列中的数字执行 lm，您可以看到这反映在 cond.aov.
只要你已经有了一个 aov 对象，不妨尽可能简单地调用 TukeyHSD