Notas de autoestudio "Práctica del lenguaje R" Análisis de varianza de 61 medidas repetidas
El llamado análisis de varianza de medidas repetidas significa que los sujetos se miden más de una vez. Esta sección se centra en ANOVA de medidas repetidas con un factor dentro y otro entre (este es un diseño común).
El siguiente es un ejemplo práctico del lenguaje R. Los datos de CO2 establecidos en el paquete de instalación básico contienen los resultados de la investigación sobre la tolerancia al frío de las plantas forrajeras del norte y del sur Echinochloa crus-galli (Potvin, Lechowicz, Tardif, 1990). Se compararon las tasas de fotosíntesis de plantas de zonas frías y plantas de zonas no boreales. La mitad de las plantas utilizadas en el estudio procedían de Quebec, Canadá, y la otra mitad de Mississippi, Estados Unidos. La variable dependiente es la absorción de dióxido de carbono (absorción) en ml/L, y las variables independientes son el tipo de planta (Quebec VS Mississippi) y la concentración de dióxido de carbono (conc) en siete niveles (95~1000 umol/m^2 seg). Además, Type es el factor entre grupos y conc es el factor dentro del grupo.
Baidu estudió el formato R de análisis de varianza de medidas repetidas: modelo = aov (Y ~ B * W + Error (Sujeto/W)), donde B es el factor entre grupos y W es el factor interno. -factor de grupo, sujeto es el ID del sujeto experimental.
Construyamos un conjunto de datos df7 para demostrar el aprendizaje. Los datos incluyen dos niveles de N (N200, N300). La biomasa de 5 plantas de dos variedades se midió en 5 períodos bajo cada nivel de nitrógeno. Aquí N es el factor entre grupos y T es el factor dentro del grupo.
Materiales de referencia: