Split-Plot Wiederholte Messungen Anova, Lineare Regression und verschiedene Ergebnisse in R

Question

Diese Frage kam nach einer langen Forschung zu diesem Thema. Ich freue mich über Ihre Antwort.

führte ich eine Forschung und jetzt mein Ziel ist es, die Wirkung der Behandlung auf dem ouctome, zu testen, aber ich will die Mäßigung Wirkung des Rennens überprüfen.

n treatment: 83 
n placebo: 76 
No missings. 

Mein ursprünglicher Datensatz ist im Wide-Format.

Wo:

**ID -> Participant identification 
Con_dummy -> Treatment or Control (Between subjects) 
Hispanic -> Yes or no (Between subjects) 
M41 and M_42 -> Dependent variables. M_41 was measured in 2016 and M_42 was measures in 2017.** 

ich meine Daten-Set zu einem langen Format mit diesem Code umgewandelt:

d2_stack_long <- df_stack %>% group_by(cond_dummy) %>% 
select(ID, cond_dummy, hispanic, M_4I1TOT,M_4I2TOT) %>% 
gather(key="ID", value, M_4I1TOT,M_4I2TOT) %>% tbl_df() %>% 
setNames(c("ID","Condition","Hispanic", "Time","Result")) %>% 
mutate(Time = ifelse(Time == "M_4I1TOT", "Time 1", "Time 2")) %>% 
arrange(ID) 

ich eine Nachricht

habe Warni ng message: Attribute sind nicht identisch über die Kennzahl Variablen; sie werden fallengelassen

Aber jetzt habe ich einen langen Datensatz. Ich habe die doppelte Anzahl von Zeilen jetzt, da jeder Teilnehmer zu zwei Zeitpunkt gemessen wurde, aber alles bleibt gleich

> d2_stack_long %>% group_by(Condition, Time) %>% summarise(mean(Result),n=n()) 
# A tibble: 4 x 4 
# Groups: Condition [?] 
    Condition Time `mean(Result)`  n 
     <chr> <chr>   <dbl> <int> 
1 Control Time 1  5.973684 76 
2 Control Time 2  6.342105 76 
3 Treatment Time 1  6.277108 83 
4 Treatment Time 2  9.626506 83 

Wenn nun ich, dieses Modell testen, ich Erzielen Sie zwei verschiedene Ergebnisse, wenn Sie R verwenden und JASP verwenden.

mod <- lm(data=d2_stack_long , Result ~ Time + Condition*Hispanic) 
Anova(mod, type=3) 

Ich glaube, ich schmiede etwas anpassen und ich werde Ihre Hilfe zu schätzen wissen.

Ich las einige Beiträge vor dieser Frage, aber ich habe gerade die Leute über math equation to ANOVA oder comparing results across packages wie here kommentieren.
A famous blog mit Beispielen ist down.

Danke.

Answer 1

Wenn jemand die Antwort will. Nach einer langen Reise bekam ich von dieser post. Die Summen der Quadrate geben R ein, während sie in JASP auf 3 gesetzt sind.

Sie können einen FEHLER-Ausdruck in Regressionsmodellen hinzufügen (wiederholte Messungen), trotz 99% der Beiträge hier.

options(contrasts=c("contr.helmert", "contr.poly")) 
anova(lm(Result ~ Time*Condition*Hispanic*ID, data=d2_pals_total)) 

Und wenn Sie wollen mit AOV funcion gehen:

summary(aov(data=d2_pals_total, Result ~ Time*Condition*Hispanic + 
     Error(ID))) 

Dank