嵌套方差中的R

欲表明，不同物種的種子顯示不同的長度，由於因子物種。對於每個物種，我有幾棵樹，每棵樹上有幾顆種子。嵌套方差中的R

使用R，我做了一個單因素方差分析：

summary(aov(Length ~ Species))

然而，評論家注意到獨立性的問題，因爲種子可以從同一棵樹上提供。（這確實是一個真正的問題！）

要回答這個問題，我認爲我應該做一個嵌套的方差分析。是對的嗎？

不過，也有很多的方式來編寫代碼：

summary(aov(Length ~ Species*Tree)) 
summary(aov(Length ~ Tree*Species)) 
summary(aov(Length ~ Species/Tree)) 
summary(aov(Length ~ Species+Error(Tree)))

我相信這是最後的可能性上市，讓我證明種子的長度是不同的，由於種類和服用考慮到種子可能來自同一棵樹。

，你能否證實？

當我運行的命令，我獲得此：

Error: Tree 
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)  
Species 12 320.6 26.715 14.98 4.96e-15 *** 
Residuals 71 126.6 1.784      
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Error: Within 
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) 
Residuals 1541 11.92 0.007733

這的確意味着該物種對種子長度的有意義的影響，是這樣嗎？

非常感謝您的幫助！

穆里爾

來源

2016-01-22 user236152

我會推薦使用線性混合效果模型。您可能會從閱讀[本書]（http://www.springer.com/us/book/9780387874579）中受益。這是一個非常易讀的主題介紹，應該足以滿足您的需求。 – Roland

參見here對中的R以及嵌套ANOVA的一些實例中的一些見解混合模型。

我會在R中安裝包lme4，做?lmer，並查看所提供頁面上的「混合和多級模型」部分。也許這對你的數據來說是一個更好的方法。

來源

2016-01-22 13:57:19 TomNash

你應該解釋你如何導出模型。 – Roland

我推導出最後一個，我認爲這是一個例子。但是我看了你提到的網頁，他們說當B嵌套在A中時，我們應該使用aov（Y〜A/B，data = d）。然而，我不確定我是否理解嵌套意味着什麼......在我的例子中，樹是嵌套在物種中的？所以我應該試試aov（Y〜Species/Tree，data = d）？ – user236152

@ user236152你應該使用的是重複測量anova。但是，如果您的設計在某種程度上不平衡，則應該使用LME模型。就我個人而言，我發現無論如何更容易和更強大，因此更喜歡使用它們。 – Roland

嵌套方差中的R

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