R语言实战：重复测量方差分析详解

R语言实战：重复测量方差分析详解

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/maizeman126/article/details/141999965

重复测量方差分析（Repeated Measures ANOVA）是一种统计分析方法，用于处理受试者被多次测量的数据。本文将通过一个具体的案例，使用R语言展示如何进行重复测量方差分析。

本例使用R语言内置的co2数据集，该数据集记录了植物二氧化碳吸收量的相关数据。其中，因变量是二氧化碳吸收量（uptake），自变量包括植物类型（Type）和七种水平的二氧化碳浓度（conc）。Type是组间因子，而conc是组内因子。

首先，我们需要将conc变量转换为因子变量：

CO2$conc <- factor(CO2$conc)

接下来，选择"chilled"处理的数据子集作为分析用数据集：

w1b1 <- subset(CO2, Treatment == "chilled")

然后进行方差分析：

fit <- aov(uptake ~ conc * Type + Error(Plant / (conc)), w1b1)
summary(fit)

分析结果显示，在0.01水平下，主效应Type和conc以及交互效应Type×conc都非常显著。

为了更直观地理解数据，我们可以绘制交互作用图和箱线图：

par(las = 2)
par(mar = c(10, 4, 4, 2))
with(w1b1,
     interaction.plot(conc,
                      Type,
                      uptake,
                      type = "b",
                      col = c("red", "blue"),
                      pch = c(16, 18),
                      main = "Interaction Plot for Plant Type and Concentration"))

boxplot(uptake ~ Type * conc,
        data = w1b1,
        col = c("gold", "green"),
        main = "Chilled Quebec and Mississippi Plants",
        ylab = "Carbon dioxide uptake rate")

从图中可以看出，Quebec的植物比Mississippi的植物二氧化碳的吸收率高，而且随着二氧化碳浓度的升高，这种差异越来越明显。

在处理重复测量设计时，数据通常需要以长格式存储，即每次测量的因变量值都放在单独的一行中。这种格式便于进行后续的统计分析和可视化展示。