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R/ aov()( R=ランダム、X=従属、W?=内、B?=間)の被験者内デザインの一般的な式に対する2つの基本的なアプローチを見てきました。

# Pure within: 
    X ~ Error(R/W1*W2...)
# or  
    X ~ (W1*W2...) + Error(R/(W1*W2...))

# Mixed:
    X ~ B1*B2*... + Error(R/W1*W2...)
# or  
    X ~ (B1*B2*...W1*W2...) + Error(R/(W1*W2...)+(B1*B2...))

つまりW、誤差項の外側に因子を入れたりB、内側に因子を入れたりしないようにアドバイスする人もいれば、すべての ( B, W) 因子を外側と内側に入れ、誤差項で R 内にネストされていることを示す人もいます。

これらは単なる表記上の変形ですか？を使用してANOVAを実行するためのデフォルトとして、どちらかを優先する理由はありますaov()か?

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被験者内のすべての変数をエラー項の内側と外側に置くことを常にお勧めします。

純粋な被験者内分析の場合、これは次の式を使用することを意味します。

X ~ (W1*W2...) + Error(R/(W1*W2...))

ここでは、すべての被験者内効果が、適切な誤差項に関してテストされます。

対照的に、数式X ~ Error(R/W1*W2...)では、変数の効果をテストすることはできません。

同じ原則が混合計画 (被験者間および被験者内変数を含む) にも当てはまります。正しい式は次のとおりです。

X ~ (B1*B2*...W1*W2...) + Error(R/(W1*W2...))

数式で between-variables を 2 回使用する必要はありません。上記のモデルは実際には と同じですX ~ (B1*B2*...W1*W2...) + Error(R/(W1*W2...)+(B1*B2...))。

この式を使用すると、正しい誤差項を使用して、被験者間および被験者内の両方の効果をテストできます。

詳細については、このANOVA チュートリアルをお読みください。

于 2012-09-26T11:33:56.183 に答える