R 单因素重复测量不平衡数据的方差分析

我是R的新手，我已经阅读了这些论坛（为R提供帮助）一段时间了，但这是我第一次发帖。在谷歌搜索了这里的每个错误之后，我仍然无法找出并修复我的错误

我试图用不同样本量进行单向重复测量方差分析。这是我正在使用的数据和代码的玩具版本。（如果重要的话，我的真实数据有12个存储箱，每个存储箱中最多有14到20个值。）

以下是我得到的错误：

Error in qr.qty(qr.e, resp) : 
  invalid to change the storage mode of a factor
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
3: In aov(probability ~ bin + Error(subject/bin), data = dataFrame) :
  Error() model is singular

---

抱歉这么复杂（假设它是复杂的；对我来说是复杂的）。感谢您的时间。

对于不平衡重复测量设计，可能最容易 使用

lme

（来自

nlme

软件包）：

##这应该与上面构建的数据相同，只是
##这是一种更简洁的方法。
datList对于不平衡重复测量设计，可能最容易
使用
lme
（来自
nlme
软件包）：

##这应该与上面构建的数据相同，只是
##这是一种更简洁的方法。
datList在重复测量方差分析中，每个受试者在每种情况下都必须精确出现一次，因此样本量不能不相等。你需要把不属于每个箱子的主题放下来。或者，根据您的数据可能是什么样子，添加0个概率箱。您还需要设置由错误指示的变量类型。。。首先，感谢你的建议。根据这一点，我认为不相等的样本大小适合于此分析。另外，对于这些类型，我尝试过使用as.numeric确保因变量列是数值的（我还尝试了其他各种方法），但似乎都不起作用。类型应该是什么？在重复测量ANOVA中，每个受试者必须在每个条件下准确出现一次，这样你就不能有不相等的样本量。你需要把不属于每个箱子的主题放下来。或者，根据您的数据可能是什么样子，添加0个概率箱。您还需要设置由错误指示的变量类型。。。首先，感谢你的建议。根据这一点，我认为不相等的样本大小适合于此分析。另外，对于这些类型，我尝试过使用as.numeric确保因变量列是数值的（我还尝试了其他各种方法），但似乎都不起作用。应该是什么类型的？谢谢！我根据我的数据修改了您的代码，您是对的，我不确定如何解释这些结果。我将学习伦敦金属交易所（）。再次感谢非常感谢。我根据我的数据修改了您的代码，您是对的，我不确定如何解释这些结果。我将学习伦敦金属交易所（）。再次感谢
Error in qr.qty(qr.e, resp) : 
  invalid to change the storage mode of a factor
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
3: In aov(probability ~ bin + Error(subject/bin), data = dataFrame) :
  Error() model is singular

## this should be the same as the data you constructed above, just 
## a slightly more compact way to do it.
datList <- list(
   bin1=c(0.37,0.00,0.00,0.16,0.00,0.00,0.08,0.06),
   bin2=c(0.33,0.21,0.000,1.00,0.00,0.00,0.00,0.00,0.09,0.10,0.04),
   bin3=c(0.07,0.41,0.07,0.00,0.10,0.00,0.30,0.25,0.08,0.15,0.32,0.18))
subject=c("S2","S3","S5","S7","S8","S9","S11","S12",
          "S1","S2","S3","S4","S7","S9","S10","S11","S12","S13","S14",
          "S1","S2","S3","S5","S7","S8","S9","S10","S11","S12","S13","S14")
d <- data.frame(probability=do.call(c,datList),
                bin=paste0("bin",rep(1:3,sapply(datList,length))),
                subject)

library(nlme)
m1 <- lme(probability~bin,random=~1|subject/bin,data=d)
summary(m1)