R 水平方差分析误差（x）[x]

我试图对一些数据进行方差分析，但它给出了以下错误：

Call:
   aov(formula = speaker ~ CoG * skewness * kurtosis, data = total)
Error in levels(x)[x] : only 0's may be mixed with negative subscripts
In addition: Warning messages:
1: In model.response(mf, "numeric") :
  using type="numeric" with a factor response will be ignored
2: In Ops.factor(y, z$residuals) : - not meaningful for factors

我想看看CoG、偏度和峰度这三个变量对说话人的预测能力，以及它们在说话人之间的重要性。我的数据副本可在此处找到：

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有人能帮助解释错误的含义和发生位置吗？

以下是我在stats.stackexchange.com上给出的答案

听起来你想做多项式回归。也许可以查一下这方面的资料

这是一个很好的开始：

e、 g

install.packages（'nnet'））
图书馆（nnet）
测试你的回答，
speaker
是一个分类变量，所以方差分析没有意义。你的意思是运行其他变量吗？哦。。。我想知道每个说话人是否基于重心、偏度和峰度而有所不同。有人告诉我可以使用方差分析。也许我应该使用不同的测试？为了检验说话人之间在偏态方面的差异，可以进行方差分析，但变量是相反的：
skewness~speaker
。我想，与特定的编程问题相比，您可能需要更多关于基本统计数据的帮助。如果您确实需要关于基本统计数据的帮助，请尝试访问stats.stackexchange.com。请参考此问题，但要明确，您所问的是什么样的分析才是合适的，而不是此错误消息。一定要包括足够的背景信息，包括你的数据和你想要得出的结论，这样其他人就可以理解你想要达到的目标。谢谢你的投入，我会这样做的。
install.packages('nnet')
library(nnet)

test<-multinom(formula = as.factor(speaker) ~ CoG * skewness * kurtosis, data = total)


z <- summary(test)$coefficients/summary(test)$standard.errors
# 2-tailed z test
p <- (1 - pnorm(abs(z), 0, 1)) * 2