আর এর যুক্তি Xএবং Mযুক্তিগুলির সাথে উপযুক্ত মডেল তুলনা ব্যবহার করে আমি কীভাবে একটি স্প্লিট-প্লট আনোভাতে প্রভাবগুলি পরীক্ষা করতে পারি anova.mlm()? আমি ?anova.mlmএবং ডালগার্ড (2007) এর সাথে পরিচিত [1]। দুর্ভাগ্যক্রমে এটি কেবল স্প্লিট-প্লট ডিজাইনের ব্রাশ করে। বিষয়গুলির মধ্যে দুটি বিষয়গুলির সাথে সম্পূর্ণ এলোমেলো নকশায় এটি করা:
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 <- lm(DV ~ 1) # between-subjects design: here no between factor
resA <- Anova(fitA, idata=id, idesign=~IVw1*IVw2)
summary(resA, multivariate=FALSE, univariate=TRUE) # all tests ...
নিম্নলিখিত মডেলের তুলনাগুলি একই ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে। সীমাবদ্ধ মডেলটিতে প্রভাবটি অন্তর্ভুক্ত নয় তবে একই আদেশ বা নিম্নের সমস্ত অন্যান্য প্রভাব অন্তর্ভুক্ত করে, সম্পূর্ণ মডেল প্রশ্নটিতে প্রভাব যুক্ত করে।
anova(fitA, idata=id, M=~IVw1 + IVw2, X=~IVw2, test="Spherical") # IVw1
anova(fitA, idata=id, M=~IVw1 + IVw2, X=~IVw1, test="Spherical") # IVw2
anova(fitA, idata=id, M=~IVw1 + IVw2 + IVw1:IVw2,
X=~IVw1 + IVw2, test="Spherical") # IVw1:IVw2
এর মধ্যে একটি এবং সাবজেক্ট ফ্যাক্টরের মধ্যে একটি সহ একটি স্প্লিট-স্প্লট নকশা:
idB <- subset(id, IVw2==1, select="IVw1") # use only first within factor
IVb <- gl(2, 10, labels=c("A", "B")) # between-subjects factor
fitB <- lm(DV[ , 1:P] ~ IVb) # between-subjects design
resB <- Anova(fitB, idata=idB, idesign=~IVw1)
summary(resB, multivariate=FALSE, univariate=TRUE) # all tests ...
এই anova()পরীক্ষাগুলির প্রতিলিপি তৈরির আদেশগুলি, তবে তারা কেন কাজ করে তা আমি জানি না। নিম্নলিখিত মডেলের তুলনাগুলির পরীক্ষাগুলি কেন একই ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে?
anova(fitB, idata=idB, X=~1, test="Spherical") # IVw1, IVw1:IVb
anova(fitB, idata=idB, M=~1, test="Spherical") # IVb
দুটি বিষয়গুলির মধ্যে এবং একটি বিষয়গুলির মধ্যে:
fitC <- lm(DV ~ IVb) # between-subjects design
resC <- Anova(fitC, idata=id, idesign=~IVw1*IVw2)
summary(resC, multivariate=FALSE, univariate=TRUE) # all tests ...
উপরোক্ত ফলাফলগুলি কীভাবে সম্পর্কিত মডেলের তুলনা Xএবং Mযুক্তির সাথে যুক্ত করার জন্য তুলনা করব anova.mlm()? এই মডেল তুলনা পিছনে যুক্তি কি?
সম্পাদনা: সানকুলসু উল্লেখ করেছেন যে সমস্ত ব্যবহারিক উদ্দেশ্যে, এই নকশাগুলির ডেটা মিক্সড মডেলগুলি ব্যবহার করে বিশ্লেষণ করা উচিত। যাইহোক, আমি এখনো বুঝতে ফলাফল প্রতিলিপি নির্মাণ কিভাবে চাই summary(Anova())সঙ্গে anova.mlm(..., X=?, M=?)।
[1]: ডালগার্ড, পি। 2007. মাল্টিভারিয়েট বিশ্লেষণের জন্য নতুন কার্যাদি। আর নিউজ, 7 (2), 2-7।
lme4প্যাকেজটি ব্যবহার করে মডেলটি ফিট করবেন এবং নাlm। তবে এটি একটি খুব নির্দিষ্ট বই-ভিত্তিক ভিউ হতে পারে। আমি এটি সম্পর্কে অন্যের মন্তব্য করতে হবে। আমি কীভাবে এটি ব্যাখ্যা করব তার ভিত্তিতে একটি উদাহরণ দিতে পারি যা আপনার থেকে পৃথক।