你好,
我相信重复序方差分析,您可能需要使用
ranova()而不是anova2 ()。然而,效果最好,如果你使用这个函数表。你是对的,ranova的设计(和multcompare)是基于列,但是一旦你设置表,一切都非常smmoothly。
双向的因果分析重复测量方差分析和multcompare弗里德曼()行估计的统计数据
10视图(30天)
显示旧的评论
有不同的方法来执行一个在双向因果分析重复测量方差分析运行的其他比一大堆配对t或signrank()测试?因为我有两个变量:条件(视觉、听觉和视听)和困难(简单,中间值和硬)共9不同组合。如果我把所有的他们彼此bonferonni纠正将0.05/36 = 0.0014显著性水平就太低了。
同样,我试图找出这意味着每个困难明显不同于彼此利用multcompare弗里德曼统计(),但multcompare的文档()说,只有列可以比较。然而,代表不同的难度水平行。
关于multcompare()函数的名称-值对“估计”,“行”是可用的数据造成anova2(),但不为非参数双向重复措施弗里德曼()分析。为什么?
