AOV式誤差項：矛盾例子

Question

我已經看到了通用公式兩種基本方法用於R中被試內設計/ aov()（R =隨機，X =依賴性，W =內，B =之間？）：

# Pure within: 
    X ~ Error(R/W1*W2...) 
# or 
    X ~ (W1*W2...) + Error(R/(W1*W2...)) 

# Mixed: 
    X ~ B1*B2*... + Error(R/W1*W2...) 
# or 
    X ~ (B1*B2*...W1*W2...) + Error(R/(W1*W2...)+(B1*B2...)) 

也就是說，一些建議從來沒有把誤差項之外W因素或B因素裏面，而其他人把所有（B，W）因素外而內，表明這是嵌套在R.

誤差項

這些是簡單的符號變體嗎？使用aov()進行方差分析時，是否有任何理由選擇另一方作爲默認值？

Answer 1

我總是建議將所有主題內變量放在錯誤詞的內部和外部。

對於純受試者內分析。這意味着使用以下公式：

X ~ (W1*W2...) + Error(R/(W1*W2...)) 

在這裏，所有wihin-受試者效應與repect測試，以它們的適當誤差項。

與此相反，公式X ~ Error(R/W1*W2...)不允許您測試變量的影響。

對於混合設計（包括主題和主題之間的變量），同樣的原則也適用。正確的公式是：

X ~ (B1*B2*...W1*W2...) + Error(R/(W1*W2...)) 

在公式中不需要使用兩次變量之間的變量。上述模型實際上與X ~ (B1*B2*...W1*W2...) + Error(R/(W1*W2...)+(B1*B2...))完全相同。

該公式允許您使用正確的錯誤條件測試主題間和主題內的效果。

欲瞭解更多信息，請閱讀this ANOVA教程。