学习R:bruceR包EMMEANS()函数简单效应分析

老师想考察不同文章类型(熟悉或不熟悉)、不同生字密度(高中低)及二者的交互作用对阅读理解的影响。设计了一个测试,收集到一份符合方差分析要求的数据资料。
R读取数据后,使用bruceR包执行双因素方差分析:
MANOVA(yuedu,dv="成绩",between=c("文章类型","生字密度"))
双因素方差分析表如下:
交互作用显著,继续做简单效应分析。
MANOVA(yuedu,dv="成绩",between=c("文章类型","生字密度")) %>% EMMEANS("生字密度", by="文章类型")
(表中有一个p值结果和其他软件不同 ?)
这个两两比较的结果和SPSS组织格式是一样的,也是控制其中一个因素然后考察另一个因素不同水平的变化或差异,属于是不完全的两两比较。
并不是从交互作用不同水平组合间两两比较的角度给的结果。但是这样做专业解读似乎更容易一些。
文章类型不熟悉时,生字密度各水平间的差异均不显著(P>0.05)。打个比方,某年高考数学难度是往年的n倍,难度一下子拔高了,管你什么水平的学生,大多数的学生都考不出好成绩了。
而文章类型熟悉时,生字密度各水平的差异均显著(P<0.05)。八仙过海,各显神通。
再总体看一下检验结果:
以文章类型为调节,生字密度在不同文章类型下对阅读理解的平均影响是不同的(P1=0.674>0.05,P2<0.05)。
本文完
文/图=数据小兵
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我做了一个知识星球,叫做「统计问答」,可以说是自找苦吃,我一个非统计专业做这个事情压力很大,有压力也有动力,自从开了这个星球,我学习比以前更多了。
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