У меня есть следующие данные (3x3 в рамках темы):
subj phase cope mean
1 A a ...
1 A b ...
1 A c ...
1 B a ...
1 B b ...
1 B c ...
1 C a ...
1 C b ...
1 C c ...
2 A a ...
2 A b ...
2 A c ...
2 B a ...
2 B b ...
2 B c ...
2 C a ...
2 C b ...
2 C c ...
...
И фаза, и справка являются категоричными, а DV (среднее) непрерывным.
Как запустить3 на 3 (ABCxabc) в рамках предмета ANOVA / lme с этими данными и что мне делать для специального теста?
После поиска в Интернете я нашел следующие 3 возможных варианта:
1. baselinemodel <- lme(m ~ 1, random = ~1 | subj/phase/cope, data = csv_temp, method = "ML")
copemodel <- lme(m ~ cope, random = ~1 | subj/phase/cope, data = csv_temp, method = "ML")
phasemodel <- lme(m ~ phase, random = ~1 | subj/phase/cope, data = csv_temp, method = "ML")
fullmodel <- lme(m ~ phase + cope, random = ~1 | subj/phase/cope, data = csv_temp, method = "ML")
interactionmodel <- lme(m ~ phase * cope, random = ~1 | subj/phase/cope, data = csv_temp, method = "ML")
anova(baselinemodel, copemodel, phasemodel, fullmodel, interactionmodel)
2. m.lme <- lme(m ~ cope * phase, data = csv_temp, random = ~1 | subj)
3. m.lme <- lme(m ~ cope * phase, random = list(subj = pdBlocked(list(~1, pdIdent(~ cope - 1), pdIdent(~ phase - 1)))), data = csv_temp)
anova(m.lme)
Они дали разные результаты.Какой путь является правильным?И как мне выполнить последующие тесты (в настоящее время ни один из методов не приводит к значительным взаимодействиям)?