重複測量方差分析 - 對於SPSS與R的不同分值

我試圖運行重複 - 使用R測量ANOVA並將其與SPSS輸出進行比較，結果相差很多！也許我在某個地方犯了一個錯誤，但我找不到它所以一些樣本數據： id是主題。每個科目對三個項目（res_1，res_2和res_3）進行評分。我想比較項目的整體效果。重複測量方差分析 - 對於SPSS與R的不同分值

id<-c(1,2,3,4,5,6) 
res_1<-c(1,1,1,2,2,1) 
res_2<-c(4,5,2,4,4,3) 
res_3<-c(4,5,6,3,6,6) 
## wide format for spss 
table<-as.data.frame(cbind(id, res_1, res_2, res_3)) 
## reshape to long format 
library(reshape2) 
table<-melt(table, id.vars="id") 
colnames(table)<-c("id", "item", "rating") 
aov.out = aov(rating ~ item+ Error(id/item), data=table) 
summary(aov.out)

這裏是我的SPSS代碼（由寬幅的數據）

GLM item_1 item_2 item_3 
/WSFACTOR=factor1 3 Polynomial 
/METHOD=SSTYPE(3) 
/PRINT=DESCRIPTIVE 
/CRITERIA=ALPHA(.05) 
/WSDESIGN=factor1.

結果我從 [R得到：p值爲0.0526（誤差：以內）和SPSS：p值爲0.003（在主題效應內測試）

有沒有人有建議可以解釋不同？如果我做一個非參數Friedmann測試，我在SPSS和R中得到了相同的結果。實際上，在查看我的數據時，摘要（aov.out）與SPSS的「對象內測試」（但我學會了看待科目效應內的測試）。

謝謝！

來源

2015-03-31 LaNeu

這裏有很多東西;我有點驚訝，你的谷歌'spss vs. R anova'沒有給你帶來解釋關於SPSS（type-III）和R（type-I）之間的平方和差異的鏈接，以及如何處理對比。

這些都是前兩個結果，我發現： http://myowelt.blogspot.ca/2008/05/obtaining-same-anova-results-in-r-as-in.html和 https://stats.stackexchange.com/questions/40958/testing-anova-hypothesis-with-contrasts-in-r-and-spss

來源

2015-03-31 10:55:03

如果我在SPSS用「1型」，這並沒有改善它了 - 其實，我覺得有可能是一個錯誤在我的R代碼，因爲效果應該非常顯着，但在R中卻不是。相反，弗裏德曼測試應該具有較低的功率，這給我帶來了非常顯着的結果。此外，獲得的p值的差異不僅僅是從0.45到0.48（就像我在網上找到的例子），但它要大得多...... – LaNeu 2015-03-31 12:58:58

重複測量方差分析 - 對於SPSS與R的不同分值

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