myscratchpad

Error(...) で誤差項を指定しないなら
drop1(aovmodel, ~., test="F")
でできる。
誤差項を指定すると
 以下にエラー switch(mode(x), `NULL` = structure(NULL, class = "formula"),  :
   無効なモデル式です
というエラーメッセージ
つまり、結局これならcarパッケージのAnova関数を使っても同じ

参考URL
http://myowelt.blogspot.com/2008/05/obtaining-same-anova-results-in-r-as-in.html

RでSPSSのTypeIIやTypeIII平方和と同じ分散分析結果を得る
Obtaining the same ANOVA results in R as in SPSS - the difficulties with Type II and Type III sums of squares
http://myowelt.blogspot.com/2008/05/obtaining-same-anova-results-in-r-as-in.html

記述統計、t検定、分散分析等の短いメモ
R Notes for Experimental Psychology
http://artsweb.uwaterloo.ca/~jalockli/R_exp_psy.pdf

エヴェリット (2007) を読んでのメモ書き

lme, もしくはlmer関数で実行される
変量効果 (random effect) として個体 (~1|sub) や個体と反復測定 (~time|sub) を指定できる
前者は反復測定ANOVAでランダム切片モデルといわれるもの
後者は混合ANOVAでランダム切片・傾きモデルといわれる　　…ような気がする
lmerの方が誤差項指定をいろいろ複雑にできるらしい
"|"は前者で後者をネストしたもの (？)

http://shiriuskun.srv7.biz/toukei_hosoku/GLM/GLM_contents.htm

多群の判別分析 参考：田中・山際 (1997)
独立変数が複数の量的変数 従属変数が4つのカテゴリーをもつカテゴリカル変数
正準判別分析を行い、標準化判別係数によって効果の大きい要因を調べる
結果に記載する統計量 正準相関係数、識別率の有意性、説明率、独立変数の標準化判別係数、独立変数の判別関数平均値 各群の分散共分散が同じでなくてはならない。
検定はBoxのM検定
結果の解釈 　
標準化判別関数が大きいものが、判別関数が大きいものへ影響している 　
標準化判別関数の方向性と従属変数の判別関数の方向性をみる 　　
IDV1の方向が負だから判別関数が負であるDV1、DV2に影響している

文字列が選択されてないことを確認する
ページレイアウトタブ -> ページ設定 -> ハイフネーション (右下) -> 自動　を選択
http://office.microsoft.com/ja-jp/word/HA100963951041.aspx#1
なんか楽になったな