Tôi đang thử nghiệm sự khác biệt trong một kết quả liên tục trong ba điều kiện khác nhau.
Trong điều kiện AI có một phép đo kết quả. Tôi làm điều này hai lần cho cùng một mẫu. Giá trị mẫu có thể là 2.2, 2.1. Đây là những bản sao "kỹ thuật" đến từ cùng một nguồn sinh học
Tôi làm tương tự cho bốn lần lặp lại "sinh học" cho điều kiện A:
A1, measure 1: 2.2
A1, measure 2: 2.1
A2, measure 1: 2.0
A2, measure 2: 2.1
A3, measure 1: 1.9
A3, measure 2: 1.8
A4, measure 1: 1.5
A4, measure 2: 1.6
Tôi cũng có các điều kiện B, C và D, với hai lần lặp lại "kỹ thuật" trong mỗi bốn lần lặp lại "sinh học".
Làm cách nào để kiểm tra kiểm tra sự khác biệt trung bình (ANOVA) có tính toán tốt nhất cho cả biến thể kỹ thuật và sinh học? Tôi sẽ không muốn điều chỉnh một mô hình đếm từng phép đo như một quan sát riêng biệt, bởi vì mỗi cặp đến từ cùng một mẫu sinh học. Tôi cho rằng phải có một cách tốt hơn là chỉ tính trung bình trên các cặp.
Tiền thưởng: làm thế nào để bạn làm điều này trong R?
Giả sử tôi có dữ liệu trông như thế này:
> data
condition sample measurement outcome
1 A 1 1 2.2
2 A 1 2 2.1
3 A 2 1 2.0
4 A 2 2 2.1
5 A 3 1 1.9
6 A 3 2 1.8
7 A 4 1 1.5
8 A 4 2 1.6
9 B 1 1 1.7
10 B 1 2 1.6
11 B 2 1 1.5
12 B 2 2 1.6
13 B 3 1 1.4
14 B 3 2 1.3
15 B 4 1 1.0
16 B 4 2 1.1
17 C 1 1 2.4
18 C 1 2 2.3
19 C 2 1 2.2
20 C 2 2 2.3
21 C 3 1 2.1
22 C 3 2 2.0
23 C 4 1 1.7
24 C 4 2 1.8
Tôi có lẽ sẽ không muốn làm một cái gì đó như thế này:
summary(lm(outcome~condition, data=data))Cảm ơn trước.