R 如何在重复测量方差分析中建立公式？

我有一个因变量（

反应时间

），在控制组和实验组（

变量组

）中测量。 我想知道团队对反应时间有什么影响。 设置如下所示： 我在对照组和实验组中有大约20个人（

ID

）。在3种不同的条件/困难（

条件

）和5个不同的时间点（

会话

）下测量每种情况的反应时间。我还想在我的模型中添加一个协变量

准确性
。
现在我不知道我的代码是否正确，以及如何解释结果：

summary(aov(Reaction.Time ~ Group*(Session+Condition) + Accuracy + Error(factor(ID)/(Session*Condition)), 
           data = Data))

结果是：

Error: factor(ID)
              Df   Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Group          1   104874  104874   0.316  0.577
Accuracy  1       31      31   0.000  0.992
Residuals     41 13613839  332045               

Error: factor(ID):Session
               Df  Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
Session         4  366712   91678   8.931 1.47e-06 ***
Accuracy   1  235553  235553  22.946 3.66e-06 ***
Group:Session   4   34940    8735   0.851    0.495    
Residuals     167 1714316   10265                     
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Error: factor(ID):Condition
                Df  Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)    
Condition        2 6798723 3399361  82.040 <2e-16 ***
Accuracy    1   56156   56156   1.355  0.248    
Group:Condition  2   67846   33923   0.819  0.445    
Residuals       83 3439120   41435                   
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Error: factor(ID):Session:Condition
               Df  Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)    
Accuracy   1  143467  143467   23.84 1.59e-06 ***
Residuals     351 2111956    6017 

错误：系数（ID）
Df和Sq平均Sq F值Pr（>F）
第1组104874 104874 0.316 0.577
精度1 31 0.000 0.992
残差41 13613839 332045
错误：因子（ID）：会话
Df和Sq平均Sq F值Pr（>F）
第4课时366712 91678 8.931 1.47e-06***
精度1 235553 235553 22.946 3.66e-06***
分组：第4课时3494087350.8510.495
残差167 1714316 10265
---
签名。代码：0'***'0.001'***'0.01'*'0.05'.'0.1''1
错误：因子（ID）：条件
Df和Sq平均Sq F值Pr（>F）
工况2 6798723 3399361 82.040 F）
精度1 143467 143467 23.84 1.59e-06***
残差352111956 6017

我不知道为什么在不同的“组”中有一些系数，比如“
错误：因子（ID）：会话：条件”
”以及这些组的含义
 您将factor（ID）/（Session*Condition）指定为错误项，因此它将计算嵌套在Session和Condition交互中的ID的错误。但是你对哪个变量感兴趣？我感兴趣的是变量组是否对反应时间有影响。我还想知道，在条件和组以及会话和组中是否存在交互作用。我看到，一般来说，在大多数样本中，组没有影响（组，p=0.577）。您在条件或会话中都看不到组的特定效果（请在Group:Condition或Group:Session下查看）。是的，我已经在绘图中清楚地看到了组不会产生效果。这些类别意味着什么，比如错误：因子（ID）：条件？为什么这些组的精度系数不同？我真的不知道如何解释这个模型。嗨@Tobi，很抱歉我不得不再次检查aov，所以它是这样的，通过重复测量方差分析，你想将方差分为组间（你感兴趣的）和组内（讨厌的或阻塞变量，如组和会话）。