反復測定分散分析（Repeated measures ANOVA）
前の演習では、対応のある t 検定が通常の t 検定よりも高い検出力を持つことを確認しました。本演習では、統計手法がどのように一般化されるかを見ていきます。まず、対応のある t 検定が反復測定 ANOVA の特殊例であることを確認します。さらに、R の lmer() を使って、反復測定 ANOVA が混合効果モデルの特殊例であることも確認します。
演習の前半では、2 つのベクトルからシミュレートデータを data.frame() に変換します。後半では、モデル結果を確認して違いを理解し、最後に各モデルの出力を見比べて結果を比較します。
この演習はコースの一部です
R による階層モデルと混合効果モデル
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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 = ___))