タグ付けされた質問 「split-plot」

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Split-Plot ANOVA：Rでのモデル比較テスト
RのXおよびM引数で使用するための適切なモデル比較を使用して、分割プロットANOVAで効果をテストするにはどうすればよいanova.mlm()ですか？私は?anova.mlmDalgaard（2007）[1]に精通しています。残念ながら、それは分割プロットデザインのみをブラシします。2つの被験者内要因を含む完全にランダム化されたデザインでこれを行います。 N <- 20 # 20 subjects total P <- 3 # levels within-factor 1 Q <- 3 # levels within-factor 2 DV <- matrix(rnorm(N* P*Q), ncol=P*Q) # random data in wide format id <- expand.grid(IVw1=gl(P, 1), IVw2=gl(Q, 1)) # intra-subjects layout of data matrix library(car) # for Anova() fitA …
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Rでの効果の測定のために2乗したオメガ？
私が読んでいる統計の本は、私の実験の効果を測定するためにオメガ二乗を推奨しています。私は、分割プロット計画（被験者内と被験者間設計の混合）を使用して、被験者内係数がp <0.001およびF = 17で統計的に有意であることをすでに証明しています。 今、私は違いがどれほど大きいかを探しています... R（またはpython？私は知っています...夢を見ることができます;）のどこかにオメガの2乗の実装がありますRに関連するものをインターネットで検索すると痛み*は、私はCでものを見つけるために管理する方法がわかりません ありがとう！
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分割プロットについて
誰かが分割プロットの背後にある直感を説明できますか？ 私が理解していることから、それは本質的に制限されたランダム化です。しかし、私はまだそれを完全に理解していません。誰かがそれをより明確にするために私に与えることができるリソースまたは例はありますか？
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Nested / SplitModel-RepeatedMeasures / MixedModel ANOVA：Rでのネストとスクリプトのレベル
私のデータセットには次の変数があります： トリートメント（4種類固定） ロケーション（8ロケーション-固定） 場所の位置（場所ごとに3つの位置-固定） サンプルは各位置で取得されます（位置ごとに3つのサンプル-ランダム） 時間（2つのサンプリング時間-固定） 鉱化率（採取したサンプルの分析結果として） 各治療をテストするために2つの場所が使用されます（つまり、4つの治療、治療ごとに2つの場所、合計8つの場所）。 R上記の変数を使用して、分割プロット（/ nested？）反復測定（/ mixed model？）ANOVAを実行したいと思います。 Q.1。これは適切ですか？ 私の目標は、1）位置、2）治療、3）時間、および4）すべての相互作用（つまり、pos * treat *、pos * time、treat * time、pos * treat * time）に影響があるかどうかを確認することです石灰化率。 Q 2.場所は治療でネストされていますか？サンプルは適切な位置にネストされていますか？ Q 3.要因間および内要因とは何ですか？ Q 4.主題/プロットは何ですか？-場所、位置、サンプル、レートのどれですか？ Q 5. R式で繰り返し測定として時間を使用するにはどうすればよいですか？ Q 6. aov、lme、またはezANOVAを使用しますか？ Q 7.独立した独立変数とそれらの相互作用を適切なR式にコード化するにはどうすればよいですか？ 私は文字通りこれを数日間理解しようとしてきましたが、意味のある答えを見つけることができないようです...
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分割-分割-プロット設計とlme
堆積物微生物活動に対する乾燥の影響を評価するために、データセットを作成しています。目的は、乾燥の影響が堆積物の種類や堆積物内の深さによって異なるかどうかを判断することです。 実験計画は次のとおりです 。最初の要素Sedimentは、3種類の堆積物（コードSed1、Sed2、Sed3）に対応します。 堆積物の種類ごとに、3つのサイト（Sed1の3サイト、Sed2の3サイト、Sed3の3サイト）でサンプリングが行われました。サイトはコード化されています：Site1、Site2、...、Site9。 次の要素は水文学です。各サイト内で、サンプリングはドライプロットとウェットプロットで実行されます（コード化されたDry / Wet）。 前の各プロット内で、サンプリングは2つの深さで実行されます（D1、D2）3つ組で。 合計n = 108サンプル= 3堆積物* 3サイト* 2水文学* 2深度* 3複製があります。 私はRのlme関数（lnmeパッケージ）を次のように使用します。 Sediment<-as.factor(rep(c("Sed1","Sed2","Sed3"),each=36)) Site<-as.factor(rep(c("Site1","Site2","Site3","Site4","Site5","Site6","Site7","Site8","Site9"),each=12)) Hydrology<-as.factor(rep(rep(c("Dry","Wet"),each=6),9)) Depth<-as.factor(rep(rep(c("D1","D2"),each=3),18)) Variable<-rnorm(108) mydata<-data.frame(Sediment,Site,Hydrology,Depth,Variable) mod1<-lme(Variable~Sediment*Hydrology*Depth, data=mydata, random=~1|Site/Hydrology/Depth) 比較可能なスプリットスプリットプロットデザインとその分析の例を次の場所で見つけました：http : //www3.imperial.ac.uk/portal/pls/portallive/docs/1/1171923.PDF これがこれらのデータを分析する正しい方法であることを誰かが確認できますか？ ランダムな構造は私の実験計画に従って正しく指定されていると思いますか？
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Rでプロットを分割
各ベンチマークにベンチマークとサブサンプルのデータセットがあります。これらのベンチマークとそのサブサンプルを対象マシンで実行します。サブサンプルによって調査される「個人」は各対象マシンで同じであり、ベンチマークは各対象マシンで同じです。んんnメートルメートルmppp この状況でRで分散分析を実行するにはどうすればよいですか？ 主に、平均値と信頼区間の合計を計算します。サブサンプルの平均についてはまったく気にしませんが、最終的な信頼と平均でそこの複製を認識したいと思います。ベンチマークの手段については気にするかもしれません。このanovaをRでセットアップする方法を理解できません。手動で計算して平均を再現できるようにしたいと考えています。 私が試してみましたglm、anova、aov、とlme私は完全に混乱しています。ANOVAの結果は、2つの対象マシンについて、ネストされたマシン/ベンチマーク/チェックポイントの平均と同等であると思いますが、それらを試しても平均値は同じにはなりません。 編集： http://zoonek2.free.fr/UNIX/48_R/13.htmlから手がかりを取得し始めています
8 r  anova  split-plot 
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