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どうもlinear.hypothesisとかいう関数を使うらしい
http://tolstoy.newcastle.edu.au/R/e2/help/07/09/26498.html
http://tolstoy.newcastle.edu.au/R/e2/help/07/09/26518.html)
検証は面倒なので、重要そうなところだけメモしておこう
linear.hypothesis(diversitylm.ok, c("(Intercept)=CategoryM"), idata=idata.df, idesign=~Season, iterms="Season")
diversitylm.okはlm関数の結果
diversitylm.ok <- lm(cbind(dLluvias, dNortes, dSecas) ~ Category, data=datalm.df)
第2引数で被験者間要因のどの水準で検定するか
idata=idata.dfは被験者内要因の水準名を格納している
idata.df <- data.frame(Season)
idesign...被験者内要因の数式
Season <- factor(c("Lluvias","Nortes","Secas"), levels=c("Lluvias","Nortes","Secas"))
iterms...は被験者内要因の要因名
結果は対比や多変量統計量が出るようだ
ボンフェローニの調整が必要だから、多変量多重比較しろなどと書いてある
結果は対比や多変量統計量が出るようだ
ボンフェローニの調整が必要だから、多変量多重比較しろなどと書いてある
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