Drei-Wege-ANOVA-R-Sprache

Können Sie den Unterschied zwischen den beiden folgenden Befehlen erkennen?

Zusammenfassung(aov(A~B*C*D, Daten=E))

Zusammenfassung(aov(A~B*C*D-B*C*D, Daten=E))

Zusammenfassung(aov(A~B*C*D, Daten=E))

Die Funktion aov() wird zur Durchführung einer Varianzanalyse (ANOVA) verwendet.

Funktion summary() zum Zusammenfassen der Ergebnisse der Funktion aov()

Die abhängige Variable ist A, während die unabhängigen Variablen B, C und D sind und die Daten aus Datenrahmen E stammen.

Die Ausgabe von summary(aov(A~BCD, data=E)) liefert die folgenden Schlüsselstatistiken:< / a>

1. ANOVA-Tabelle: In dieser Tabelle sind die Varianzzerlegung, die Freiheitsgrade, das mittlere Quadrat, die F-Statistik und das Signifikanzniveau zwischen jedem Faktor und der abhängigen Variablen aufgeführt. Es kann uns helfen, den Einfluss verschiedener Faktoren auf die abhängige Variable und ihre statistische Signifikanz zu verstehen.

2. Effektschätzungen für jeden Faktor: für jeden Faktor (B, C, D) und die Wechselwirkung (BC, BD, C D, BC*D), die Funktion summary() gibt die Schätzung, den Standardfehler, die t-Statistik und die Signifikanz jedes sexuellen Effektniveaus an. Mithilfe dieser Effektschätzungen kann ermittelt werden, ob jeder Faktor einen signifikanten Einfluss auf die abhängige Variable hat.

3. Residuen: Zusammenfassende Statistiken liefern auch einige statistische Indikatoren zu den Residuen, wie z. B. den Mittelwert, den Standardfehler sowie die Minimal- und Maximalwerte der Residuen. Residuen sind die Unterschiede zwischen der abhängigen Variablen und den Faktoreffekten, die Informationen zur Beurteilung der Anpassungsgüte des Modells liefern.

4. Modellanpassungsstatistiken: Die Funktion summary() stellt auch einige statistische Indikatoren zur Qualität der gesamten Modellanpassung bereit, z. B. angepasste R-Quadrat-Werte, F-Statistiken und p-Werte. Mithilfe dieser Indikatoren können wir beurteilen, ob die gesamte Modellanpassung signifikant ist, und das Modell bewerten.

Zusammenfassung(aov(A~B*C*D-B*C*D, Daten=E))

Die abhängige Variable ist A und die unabhängigen Variablen sind B, C und D

Aber im Modellwurde der BCD-Interaktionsterm

Als nächstes wird die Funktion summary() verwendet, um die Ergebnisse der Funktion aov() zusammenzufassen.

summary(aov(A~BCD-BCDie Ausgabe von D, data=E)) liefert die folgenden Schlüsselstatistiken:

1. ANOVA-Tabelle: In dieser Tabelle sind die Varianzzerlegung, die Freiheitsgrade, das mittlere Quadrat, die F-Statistik und das Signifikanzniveau jedes Faktors mit der abhängigen Variablen aufgeführt. Da der Interaktionsterm BCD aus dem Modell entfernt wurde, erscheint BC D's F-Statistik und Signifikanzniveau. Diese Tabelle kann uns helfen, den Einfluss anderer Faktoren auf die abhängige Variable und ihre statistische Signifikanz zu verstehen.

2. Effektschätzungen für jeden Faktor: Für jeden Faktor (B, C, D) und die Interaktion (B*C) liefert die Funktion summary() die Schätzung, den Standardfehler, die t-Statistik und die Signifikanz jedes Effektniveaus. Mithilfe dieser Effektschätzungen kann ermittelt werden, ob jeder Faktor einen signifikanten Einfluss auf die abhängige Variable hat.

3. Residuen: Zusammenfassende Statistiken liefern auch einige statistische Indikatoren zu den Residuen, wie z. B. den Mittelwert, den Standardfehler sowie die Minimal- und Maximalwerte der Residuen. Residuen sind die Unterschiede zwischen der abhängigen Variablen und den Faktoreffekten, die Informationen zur Beurteilung der Anpassungsgüte des Modells liefern.

4. Modellanpassungsstatistiken: Die Funktion summary() stellt auch einige statistische Indikatoren zur Qualität der gesamten Modellanpassung bereit, z. B. angepasste R-Quadrat-Werte, F-Statistiken und p-Werte. Mithilfe dieser Indikatoren können wir beurteilen, ob die gesamte Modellanpassung signifikant ist, und das Modell bewerten.

Zusammenfassen

Beide Codes werden zur Durchführung einer Varianzanalyse (ANOVA) in der Sprache R verwendet. Sie werden hauptsächlich zum Testen des Anpassungseffekts linearer Modelle und zur Analyse der Interaktion zwischen unabhängigen Variablen und abhängigen Variablen verwendet.

Der erste Codesummary(aov(A~B*C*D, data=E)): Wir verwenden die Funktion aov(), um die abhängige Variable A und die drei unabhängigen Variablen B, C und D zu vergleichen wurde mittels ANOVA analysiert. Konkret kann das Modell wie folgt betrachtet werden:

A = B + C + D + B:C + B:D + C:D + ε

Unter diesen ist ε der Fehlerterm. Darüber hinaus stellt BCD den Interaktionseffekt unter den drei Variablen B, C und D dar. Das heißt, wir berücksichtigen gleichzeitig B, C und Die einzelnen Wirkungen von D auf A sowie die Wechselwirkung zwischen ihnen.

Der zweite Code summary(aov(A~B*C*D-B*C*D, data=E)): Basierend auf dem ersten Code subtrahieren wir BCD-Interaktion, behandeln es als verschachteltes Modell und führen Sie dann eine Varianzanalyse durch. Das bedeutet, dass wir die Interaktion von BCD aus dem Modell entfernen und nur die einzelnen Auswirkungen von B, C und D auf A berücksichtigen.

Im Allgemeinen wird der erste Code verwendet, um die Interaktion zwischen den drei unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen zu erkennen, während der zweite Code verwendet wird, um die Auswirkungen der unabhängigen Variablen B, C und D auf die abhängige Variable zu erkennen A. Allein handeln. Während des Datenanalyseprozesses ist es notwendig, basierend auf dem Forschungszweck ein geeignetes Modell für die Analyse auszuwählen.