BayesFactor anovaBF语法

我想得到ANOVAs的Bayes因子，它类似于经典的F-测试，我只想确保我正确理解如何编写语法，特别是关于主题ID的语法

例如，我有受试者之间的自变量

a_在

和

b_在

之间，受试者内部变量

c_在

和

d_在

内，因变量

值

，用

受试者id

识别每个受试者；在数据集中

my_data

如果我理解正确，对于完整的方差分析，我应该使用：

anovaBF（值~a_在*b_在*c_在*d_在+subject_id内，data=my_data，whichModels=“bottom”，whichRandom=“subject_id”）#我假设变量的顺序无关紧要，例如，它也可以是*a_在*c_在*b_在+subject_id内

仅针对受试者的方差分析，我应使用：

anovaBF（值~c_in*d_in+subject_id，data=my_data，whichModels=“bottom”，whichRandom=“subject_id”）

仅针对受试者之间的方差分析，我应使用：

anovaBF（值~a\u-between*b\u-between，data=my\u-data，whichModels=“bottom”，whichRandom=“subject\u-id”）

因此，在最后一种情况下，我没有

+主题id

——否则我会在base:：try（expression，silent=silent）中得到

错误：没有足够的观察值。（可能是因为每个主题id只有一行？）

两个主要问题：

不管原因如何，上述解决方案是否正确
如果解决方案是正确的，为什么我必须为受试者内变量指定两次受试者ID（一次为
whichRandom
，一次在开始时为
+受试者ID
），而当只有受试者变量之间时为什么不指定
（仅供参考，这里有一个相关的问题和答案，但不完全是我想知道的：）
来自：

一般来说，是的-但我不确定您是否要使用
whichModels=“bottom”
-建议您在这里使用默认值（
whichModels=“withmain”
）。此外，你也不能真正得到F测试的BF——因为BF总是比较性的，所以如果你想得到每个“效果”的BF，你需要考虑哪两个模型的比较可能代表这一点（如逐步层次回归）。或者，您可能希望尝试通过
bayeststr:：bayesfactor_Inclusion（）
（相当于JASP的效果面板）计算包含BFs

anovaBF
根本不是一个真正的方差分析-它实际上是一个线性混合模型。因此，您需要指定
+subject\u id
，因为它是模型中的一种效果，但您还需要告诉
anovaBF
，它是一种随机效果（而不是固定效果）

其他有用链接：



在任何情况下，我都会坚持使用
bayeststr:：bayesfactor_inclusion（）
和
match_models=TRUE
；对我来说，这似乎是最直截了当的