2012-03-08 8 views
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これまでに回答されている場合は謝罪が、私は私のRの問題の答えを得ることは非常に困難見つける!名前のデータフレームanovaの概要

私の問題は、複数のアノバの結果をどのようにして便利に保存できるかということに関連しています。これは、「ベースに対して各サブセットを比較するために使用される

doAnova = function(first, second) { 
    aov(number ~ factor1+factor2, data=rbind(first, second)) 
} 

Iは、以下の関数を使用して、一度に2つのデータフレームを比較し、「AOV」を使用してデータ・フレームのサブセット上でANOVAを行っております大文字と小文字の違いを確認する。複数のデータセットの上にこれを実行するために、私は、ループ内でそれを使用する:

for (name in names) { 
    result = summary(doAnova(base,subject)) 
} 

私はこの結果が「名前」と「結果」の値を含む各列を有するデータフレームに格納されたいです。

これまで、名前と結果のリストとベクトルの両方を格納しようとしていましたが、それらからデータフレームを作成しようとしましたが、この権利を得ることはできませんでした。

これはおそらくかなりシンプルですが、誰でもこれを解決できると思いますか?

おかげ

答えて

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あなたは、すべてのデータを分析して、サブセットの比較を調べるために、事後テストを行うためのより標準的な慣行でエンド周りにやっているようです。統計家は、これを一般的には非統制のデータ浚渫であると考えます。またaovのためのヘルプページは言う:

「注意

aovは、バランスの取れた設計のために設計され、その結果はバランスせずに解釈するのは難しいことができます:レスポンス(S)で欠落値はおそらく失うことに注意してくださいバランス。"

したがって、因子変数を特定し、Rがアンバランスな設計の解析に提供する機能、すなわちlmを使用してサブセットをコーディングする必要があると思います。あなたがグローバルな方法で推定された効果を調べた後で、適切なポストホックのテストでは、複数の比較の問題に対して原理的な修正が可能です。

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それぞれのサブセットがすでにそのような変数によって識別可能であると仮定すると(現在それらのサブセットに使用されています)、これはおそらく私が行うべきことです。残念ながら、統計は私の強い訴訟ではありませんので、私は完全にはっきりしていません。何がデザインのバランスをとっていますか?私は代替物として 'lm'を調べます – obfuscation

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http://en.wikipedia.org/wiki/Glossary_of_experimental_design –

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私は1つの「正常な」状態と40の異なる状態の私の独立した、50行ずつ13の独立変数の値。これはバランスのとれた記述と一致しますか?また、私がより多くの「非難されたデータを慎重に扱う」ことに入る前に、このケースではデータ全体に対して適切なテストのヒントがありますか? – obfuscation

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