我有一些问题试图进行反复调查的Anova .

这是我的数据基础：来自3个学校 class 的40名参与者，我想知道学生在两个不同的时间点学习某个科目的积极性 .

现在我想进行一个方差分析，以确定这三个群体（即 class ）的动机是否存在显着差异 . 但是，我似乎无法弄明白 .

我尝试过以下方法：

> anova.rm <- ezANOVA(daten.long, dv=.(motivation),
+ wid=.(id), within=.(time) )

Warnung: "time" will be treated as numeric. 
Warnung: There is at least one numeric within variable, therefore aov() will be used for computation and no assumption checks will be obtained.
> anova.rm
$ANOVA
     Effect DFn DFd        F         p p<.05       ges
1 time   1   2 3.887892 0.1873993       0.6603199

  • 在这个单因素分析中，动机已经与课程有关，但如果我进行事后测试（如渔民最不重要性差异），它不会给我任何信息是否有任何差异 . 或pairwise.t.test）

因此，我尝试使用多因素方差分析：

> anova.mixed <- ezANOVA(daten.long, dv=.(motivation), wid=.(id), within=.(time), between=.(class))

Warnung: "time" will be treated as numeric.
Warnung: "class" will be treated as numeric.
Warnung: There is at least one numeric within variable, therefore aov() will be used for computation and no assumption checks will be obtained.
> anova.mixed

$ANOVA
            Effect DFn DFd           F         p p<.05        ges

1           class   1   1  0.05304433 0.8558908       0.04881692

2           time    1   1 16.05556143 0.1556988       0.34263494

3      class:time   1   1  7.25926249 0.2262510       0.19071808

这个尝试也有同样的问题 . 如果在两个时间点我的小组之间存在任何显着差异，我不知道我是否正在走上正确的道路 .

我很感谢你的帮助和建议！ :)

r analytics anova