來自雙向方差分析的單向方差分析數據R

我運行了一個雙因素ANOVA分析，如果我沒有弄錯，那麼該回報還會給出p值，用於單獨分析每個單獨的參數以及互動。爲什麼當我對同一個參數進行單獨的單向分析時，產生的基因是不同的？先謝謝了！來自雙向方差分析的單向方差分析數據R

2011-07-22 John

你能提供一個可重複的例子嗎？ – Chase

你的意思是這樣嗎？ utils :: data（npk，package =「MASS」）; summary（aov（yield〜N * P，npk））; 摘要（aov（yield〜N，npk）） – EDi

一個可重複的例子會很可愛... http://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great-r-reproducible-example –

這是因爲當您對單一因素進行單向分析時，您將留下殘差中的相互作用方差和自由度。如果你沒有交互作用的話，這也是真實的。看看兩個ANOVA的平方和。效應的SS總是應該說相同，但殘差的方差以一種方式上升。這並不總是保證添加交互使得你的效果更小，因爲交互消除的自由度可能無法彌補變化。

當然，沒有你的特定問題的例子，很難說出還有什麼事情發生。您可能會遇到進一步的問題，即不完全交叉，不均勻的N和多個抽樣，您應該在移除因素時進行彙總。

來源

2011-07-22 17:18:16 John

是的，這是方差分析和迴歸的一個正常特性！當你包含新的參數時，它會從解釋變量的整體變化中「吃掉」一些東西，這樣其他參數也會受到影響。通過添加新參數，您可以從其他參數中「過濾出」。可能會發生參數a的單向ANOVA不顯着，但是一旦在雙向ANOVA中添加參數b，參數a將突然變得顯着！克勞利的統計計算就是一個很好的例子。

來源

2011-07-22 17:39:05 TMS

來自雙向方差分析的單向方差分析數據R

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