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方差分析——R语言

作者 正版小辉辉
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数据格式如下:
time   a1          a2          b1          b2          c1           c2
1          2.7          2.4        -1.9        -0.4        -1.9          0.8
2        -2.6        -2.2        -0.5        -3.9        -4.8  -4.0
3        -2.4        -2.2        -1.7        -3.8        -5.6        -4.2
编辑为数据框格式为:
treat            group        time           data
   1                a           1             2.7
   1                a           2           -2.6
   1                a           3           -2.4
   1                b           1           -1.9
   1                b           2           -0.5
   1                b           3           -1.7
   1                c           1           -1.9
   1                c           2           -4.8
   1                c           3           -5.6
   2                a           1            2.4
   2                a           2           -2.2
   2                a           3           -2.2
   2                b           1           -0.4
   2                b           2           -3.9
   2                b           3           -3.8
   2                c           1            0.8
   2                c           2           -4.0
   2                c           3           -4.2
求解treat1和treat2对data的影响是否显著,该案例类似于配对t检验的拓展版。 返回小木虫查看更多

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  • 精华评论
  • deephill

    你这个属于重复测量资料的方差分析,和一般的方差分析不一样,容易弄错,还是自己手算吧。
    我也不知道有没有现成的R包可以用。

  • somomo91

    小样本的话,看下 treat 后 data 的变化,更直观,
    这里明显 treat2 对 a 几乎没什么变化。
    对 b 组,居中,可能某些病人比较特殊,这组的变化不一
    c 组 影响最大,所有都是正值。
    方差分析——R语言

  • 正版小辉辉

    引用回帖:
    2楼: Originally posted by deephill at 2017-06-21 23:20:10
    你这个属于重复测量资料的方差分析,和一般的方差分析不一样,容易弄错,还是自己手算吧。
    我也不知道有没有现成的R包可以用。

    谢谢

  • 正版小辉辉

    引用回帖:
    3楼: Originally posted by somomo91 at 2017-06-22 04:59:49
    小样本的话,看下 treat 后 data 的变化,更直观,
    这里明显 treat2 对 a 几乎没什么变化。
    对 b 组,居中,可能某些病人比较特殊,这组的变化不一
    c 组 影响最大,所有都是正值。

    ...

    您好,方便提供R代码吗?

  • 正版小辉辉

    引用回帖:
    3楼: Originally posted by somomo91 at 2017-06-22 04:59:49
    小样本的话,看下 treat 后 data 的变化,更直观,
    这里明显 treat2 对 a 几乎没什么变化。
    对 b 组,居中,可能某些病人比较特殊,这组的变化不一
    c 组 影响最大,所有都是正值。

    ...

    而且,可不可以得出具体的数值来证明treat2与treat1的差异

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