사용한 페키지는 총 3가지 이다.
library(rstatix)##
## Attaching package: 'rstatix'## The following object is masked from 'package:stats':
##
## filterlibrary(DescTools)
library(reshape2)일단 데이터를 만든다. m은 id를 기준으로 t에 따라 반복된 데이터를 만든 것이다. 450행이 된다.
#data_seting
t1<-rnorm(150,0,1)
t2<-rnorm(150,2,1)
t3<-rnorm(150,3,1)
id<-seq(1,150)
a<-data.frame(id,t1, t2,t3)
m<-melt(a, id.vars = c("id"))
colnames(m)<-c("id", "t", "y")#one-way rmanova one-way rmanova를 한다. t1~3가지 3번 측정했다고 가정해보자. 아래는 rstatix패키지를 사용 하였다. 일단 구형성(Sphericity)을 위반하지 않아 구형성을 가정한 F검정이 가능하다. 사실 위에 편차를 모두 1로 해 두어서 당연한 결과이다.
rm1<-anova_test(m,dv=y, wid = id, within = t)
rm1## ANOVA Table (type III tests)
##
## $ANOVA
## Effect DFn DFd F p p<.05 ges
## 1 t 2 298 354.633 1.55e-79 * 0.599
##
## $`Mauchly's Test for Sphericity`
## Effect W p p<.05
## 1 t 0.986 0.349
##
## $`Sphericity Corrections`
## Effect GGe DF[GG] p[GG] p[GG]<.05 HFe DF[HF] p[HF]
## 1 t 0.986 1.97, 293.85 1.8e-78 * 0.999 2, 297.77 1.78e-79
## p[HF]<.05
## 1 *aov함수를 써도 된다. 다만 변인에 에러항을 넣어야 한다.
rm1<-aov(y ~ t + Error(id/t), data = m)
summary(rm1)##
## Error: id
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## Residuals 1 0.1761 0.1761
##
## Error: id:t
## Df Sum Sq Mean Sq
## t 2 442.4 221.2
##
## Error: Within
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## t 2 179.3 89.64 96.26 <2e-16 ***
## Residuals 444 413.5 0.93
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1사후검정은 본페로니를 사용하였다.
prm1<-pairwise_t_test(y ~ t,data = m ,paired = T, p.adjust.method = "bonferroni")
prm1## Warning: `...` is not empty.
##
## We detected these problematic arguments:
## * `needs_dots`
##
## These dots only exist to allow future extensions and should be empty.
## Did you misspecify an argument?## # A tibble: 3 x 10
## .y. group1 group2 n1 n2 statistic df p p.adj p.adj.signif
## * <chr> <chr> <chr> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <chr>
## 1 y t1 t2 150 150 -18.5 149 2.17e-40 6.51e-40 ****
## 2 y t1 t3 150 150 -24.8 149 1.15e-54 3.45e-54 ****
## 3 y t2 t3 150 150 -7.37 149 1.10e-11 3.30e-11 ****#wto-way rmanova 집단 변인을 추가한다음 새로운 data를 만들었다.
xx1<-rep("i",50)
xx2<-rep("o",50)
xx3<-rep("u",50)
x1<-c(xx1, xx2, xx3)
a<-data.frame(id,x1,t1, t2,t3)
m<-melt(a, id.vars = c("id","x1"))
colnames(m)<-c("id","g" ,"t", "y")구형성은 역시 가정해도 된다.
rm1<-anova_test(data = m, dv = y, wid = id, within = c(t), between = c(g), effect.size = "pes")
rm1## ANOVA Table (type II tests)
##
## $ANOVA
## Effect DFn DFd F p p<.05 pes
## 1 g 2 147 0.270 7.63e-01 0.004
## 2 t 2 294 352.295 8.65e-79 * 0.706
## 3 g:t 4 294 0.509 7.29e-01 0.007
##
## $`Mauchly's Test for Sphericity`
## Effect W p p<.05
## 1 t 0.987 0.388
## 2 g:t 0.987 0.388
##
## $`Sphericity Corrections`
## Effect GGe DF[GG] p[GG] p[GG]<.05 HFe DF[HF] p[HF]
## 1 t 0.987 1.97, 290.26 7.97e-78 * 1.001 2, 294.19 8.65e-79
## 2 g:t 0.987 3.95, 290.26 7.27e-01 1.001 4, 294.19 7.29e-01
## p[HF]<.05
## 1 *
## 2rm1<-aov(y ~ t + g + t:g +Error(id/t), data = m)
summary(rm1)##
## Error: id
## Df Sum Sq Mean Sq
## g 1 0.1761 0.1761
##
## Error: id:t
## Df Sum Sq Mean Sq
## t 2 442.4 221.2
##
## Error: Within
## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
## t 2 179.3 89.64 95.202 <2e-16 ***
## g 2 0.5 0.27 0.292 0.747
## t:g 4 0.5 0.13 0.134 0.970
## Residuals 438 412.4 0.94
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1