R语言统计分析——重复测量方差分析

R语言统计分析——重复测量方差分析

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，用于分析受试者在不同时间点或不同条件下的测量数据。这种方法可以有效地控制个体差异对结果的影响，提高统计检验的灵敏度。本文将通过一个具体的案例，介绍如何使用R语言进行重复测量方差分析。

数据准备

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

首先，需要将conc变量转换为因子变量：

CO2$conc <- factor(CO2$conc)

然后，选择“chilled”处理的数据子集作为分析用数据集：

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

模型拟合

使用aov()函数进行重复测量方差分析：

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

结果解释

查看模型拟合结果：

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。

结果可视化

为了更直观地理解分析结果，可以绘制交互作用图和箱线图。

交互作用图

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"))

箱线图

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

从图形中可以看出，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。

总结

本文通过一个具体的案例，介绍了使用R语言进行重复测量方差分析的完整流程，包括数据准备、模型拟合、结果解释和可视化展示。这种方法在生物医学、心理学等领域的实验研究中具有广泛的应用前景。