错误：不能子集不存在的列[重复]

Question

我正在尝试使用 1 个主体间因子和 3 个主体内因子进行混合方差分析。

我的数据如下所示：

> head(rt_dat_allconds)
# A tibble: 6 x 6
# Groups:   participant, search_difficulty, cue_validity [3]
  participant search_difficulty cue_validity cue_colour     mrt  cond
        <dbl> <fct>             <fct>        <fct>        <dbl> <dbl>
1         642 difficult         FALSE        Match (Colo… 1.08      1
2         642 difficult         FALSE        Mismatch (O… 1.00      1
3         642 difficult         TRUE         Match (Colo… 0.961     1
4         642 difficult         TRUE         Mismatch (O… 0.978     1
5         642 easy              FALSE        Match (Colo… 0.945     1
6         642 easy              FALSE        Mismatch (O… 0.885     1

我正在尝试为我的 anova 运行这些代码行：

res.aov <- anova_test(data=rt_dat_allconds, dv=mrt, wid=participant, between=cond, within=c(search_difficulty, cue_validity, cue_colour))
get_anova_table(res.aov)

但是，当我运行以“res.aov”开头的行时，出现以下错误：

“错误：不能对不存在的列进行子集化。 x participant、search_difficulty 和 cue_validity 列不存在。"

我不确定为什么它无法识别列。我可以使用这些列名来执行各种 dplyr 函数，例如 group_by 等。

任何想法都会很棒。谢谢！

Answer 1

如果您在分组 tibble 中运行 anova_test，它将尝试运行分组方差分析，该分组方差分析为数据中的每个组运行单独的方差分析。我相信那不是你想要的。让我用一个例子来说明这一点：

# Setting up
library(tidyverse)
library(rstatix)
data("ToothGrowth")
df <- ToothGrowth

这是未分组数据的方差分析

> df %>%
+   anova_test(len ~ dose)

ANOVA Table (type II tests)

  Effect DFn DFd       F        p p<.05   ges
1   dose   1  58 105.065 1.23e-14     * 0.644

这是分组数据的方差分析

> df %>%
+   group_by(supp) %>%
+   anova_test(len ~ dose)

# A tibble: 2 x 8
  supp  Effect   DFn   DFd     F        p `p<.05`   ges
* <fct> <chr>  <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl> <chr>   <dbl>
1 OJ    dose       1    28  36.0 1.82e- 6 *       0.563
2 VC    dose       1    28 118.  1.51e-11 *       0.808

注意结果有多么不同。这是因为第二个相当于：

> df %>%
+   filter(supp == "OJ") %>%
+   anova_test(len ~ dose)
Coefficient covariances computed by hccm()
ANOVA Table (type II tests)

  Effect DFn DFd      F        p p<.05   ges
1   dose   1  28 36.013 1.82e-06     * 0.563
> df %>%
+   filter(supp == "VC") %>%
+   anova_test(len ~ dose)
Coefficient covariances computed by hccm()
ANOVA Table (type II tests)

  Effect DFn DFd       F        p p<.05   ges
1   dose   1  28 117.948 1.51e-11     * 0.808

因此，根据Ronak Shah comment on the question，避免在使用anova_test 之前对数据进行分组，除非您需要分组方差分析。