私たちのタスクでは、参加者は、嫌悪刺激とペアになる可能性が異なる刺激 (軌跡) の主観的な恐怖評価を提供します (したがって、DV は恐怖評価です)。2 つのグループ、3 つのブロック、および 2 (グループ: 実験/ヨーク制御) x 3 (ブロック: GEN1-3) x 3 (軌道: G1/G2/G3) RM ANOVA をもたらす 3 つの軌跡があります。このために、次のコードを使用します。
a_Fear_ratings <- aov_ez("PP", "Fear", HM2_fear_gen_K, between="Group", within=c("Block", "Trajectory"), anova_table = list(es = "pes"))
これらの結果を取得します。
Response: Fear
Effect df MSE F pes p.value
1 Group 1, 62 3552.21 0.03 <.001 .861
2 Block 1.41, 87.43 293.76 37.96 *** .380 <.001
3 Group:Block 1.41, 87.43 293.76 0.68 .011 .462
4 Trajectory 1.43, 88.52 737.20 3.36 + .051 .055
5 Group:Trajectory 1.43, 88.52 737.20 5.18 * .077 .015
6 Block:Trajectory 3.30, 204.62 89.27 2.02 .031 .107
7 Group:Block:Trajectory 3.30, 204.62 89.27 0.67 .011 .584
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘+’ 0.1 ‘ ’ 1
Sphericity correction method: GG
グループ内のさまざまな軌跡と評価を比較する必要があるアプリオリな仮説をテストする必要があるため、コードを使用して計画的な比較を実行します
a_Fear_ratings1 <- emmeans(a_Fear_ratings, ~Trajectory|Group + Block)
と
pairs(a_Fear_ratings1, adjust="holm")
次の結果が得られます。
Group = Experimental, Block = GEN1:
contrast estimate SE df t.ratio p.value
G1 - G2 2.38 3.75 195 0.634 0.5268
G1 - G3 8.92 3.75 195 2.380 0.0548
G2 - G3 6.54 3.75 195 1.746 0.1647
Group = Yoked, Block = GEN1:
contrast estimate SE df t.ratio p.value
G1 - G2 -2.99 3.75 195 -0.798 1.0000
G1 - G3 -3.48 3.75 195 -0.929 1.0000
G2 - G3 -0.49 3.75 195 -0.131 1.0000
P value adjustment: holm method for 3 tests
ここでは両方のグループの最初のブロック (GEN1) のみを示していますが、DF は他のブロックでもまったく同じです。
これらの自由度がどのように計算され、正しいかどうか説明してもらえますか? 私の問題に直接当てはまる答えが見つからないようです。また、私は約 1 年前に同様の分析を実行しましたが、それほど大きな DF は得られませんでしたか?
前もって感謝します！