ANOVA à mesures répétées
Dans l’exercice précédent, vous avez vu qu’un test t apparié est plus puissant qu’un test t classique. Ici, vous allez voir comment les méthodes statistiques se généralisent. D’abord, vous verrez qu’un test t apparié est un cas particulier d’ANOVA à mesures répétées. Ce faisant, vous verrez aussi qu’une ANOVA à mesures répétées est un cas particulier de modèle à effets mixtes en utilisant lmer() dans R.
La première partie de l’exercice consiste à transformer les données simulées de deux vecteurs en un data.frame(). La seconde vous fera examiner les résultats des modèles pour voir en quoi ils diffèrent. La troisième vous amènera à comparer les sorties des modèles et leurs résultats.
Cet exercice fait partie du cours
Modèles hiérarchiques et à effets mixtes en R
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Create the data.frame, using the variables from the previous exercise.
# y is the joined vectors before and after.
# trial is the repeated names before and after, each one repeated n_ind
# ind is the letter of the individual, repeated 2 times (because there were two observations)
dat <- data.frame(y = c(___, ___),
trial = rep(c("before", "after"), each = ___),
ind = rep(letters[1:n_ind], times = ___))