【问题标题】:R: Anova Data - 2^5 Design, with replicatesR:Anova 数据 - 2^5 设计,有重复
【发布时间】:2013-06-17 19:01:31
【问题描述】:

我正在运行我希望使用 ANOVA 方法分析的模拟,但我只是在弄清楚如何设置它时遇到了问题。

我有一个 2^5 因子设计,所以我有 32 次实验运行,其中包含 32 种可能组合的适当 +/- 值。

但是,对于每种组合,我也有约 500 次重复。我通过模拟收集数据,所以我对每种组合只有 500 次不同的运行。

这会产生 500 个响应值的 32 个向量。我还有一个设计矩阵/向量,保存所有用作 5 个不同因素的 +/- 值。

我认为如果没有复制(为因子制作因子变量,拟合模型做方差分析等),这将是相对简单的,但我对如何设置数据矩阵来处理复制感到困惑。我的数据应该有一个 500x32 的矩阵吗?取我的回答的平均值?

谢谢

【问题讨论】:

    标签: r factorial anova


    【解决方案1】:

    您几乎肯定需要一个 32x500 = 16000 行和 6 列(协变量为 5,响应为 1)的数据框。

    数据框的布局如下:

    x1 x2 x3 x4 x5 y
     0  0  0  0  0 *
     0  0  0  0  0 *
     ...
    
     1  0  0  0  0 *
     1  0  0  0  0 *
     ...
    
     0  1  0  0  0 *
     0  1  0  0  0 *
     ...
    

    每个协变量模式被复制 500 次。您可以使用

    df <- expand.grid(1:500, x1=0:1, x2=0:1, x3=0:1, x4=0:1, x5=0:1)[, -1]
    

    然后把你的回应放在一边。

    【讨论】:

      【解决方案2】:

      您的矩阵应该有 6 列和 2^5 * 500 = 16000 行。第一列是您的响应变量,我假设它是一个连续的数值变量。接下来的五列各代表一种治疗方法。

      假设您正在测量植物高度对肥料和光照的反应。肥料要么加要么不加,光照要么高要么低。如果植物高度,您的回应。第一个处理列是“肥料”,包含 1 和 0。第二个处理列是“Light”,包含 1 和 0。

      请注意,我所说的“治疗”并不是指“高光”和“低光”——该列仅用于“光”。

      要进行方差分析,您可以执行以下操作:

      aov(Height~Fertilizer*Light, data=Data)
      

      基本上,Data 中的第一行将是“32 个 500 个响应值的向量”的列向量(即 rbind()c() 这 32 个向量),接下来的 5 列应该是您的“设计矩阵/向量保存所有用作 5 个不同因素的 +/- 值”。

      我希望这个描述有助于整理你的想法。

      【讨论】:

      • 是的,这正是我所需要的。我只是没有以正确的方式考虑复制。谢谢!
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