私は2つの列を持つテーブルを持っています。最初の治療は治療で、2番目の治療はV1とV2（デフォルト）と呼ばれます。試しました分散分析R
aov.ex2 = aov(V2~V1, data=ex2)
summary(aov.ex2)
そして本当に奇妙な何かを得ました - ただ1 d.f. 30 - 1 = 29 d.f.があるべきであるという事実にもかかわらず、治療のための平方和の合計に対して。 V1~V2を実行すると、同じ結果が得られます。私は間違って何をしていますか？
は@ MYaseen208の応答に展開しよう：
戻る非数値データとうまく対処していなかった昔のコンピュータプログラムで、カテゴリ変数を再コーディングするのが一般的だったので、データをコンピュータに入力するための数値変数として使用します。これらのプログラムは、ユーザーに、数値変数のように見えるこの変数が実際にカテゴリを表すことを伝える必要がありました。これは2つの方法のいずれかで行うことができます：データの属性として、または分析の属性として。 Rは、このようなことが分析ではなくデータの属性であるというアプローチを採用しているため、aov関数は、どの予測変数をカテゴリに分類するのかを指定する引数を持ちません。この。 aov関数は共分散とより一般的な線形モデルの分析も行うことができるので、カテゴリと数値の両方の予測変数を受け入れることができます（したがって、すべてがカテゴリであるとは限りません）。あなたはあなたのデータをどのように入力したのか教えてくれませんでしたが、Rに数値データのように見えました。 Rには、カテゴリfactor(V1)であることを伝える必要があります。すべての分析でこれを行うことは可能ですが、データを作成/読み込みする場合、またはex2$V2 <- factor(ex2$V2)の直後に1回行う方がよいので、このデータのすべての分析/グラフ/要約がそれがカテゴリであり、適切に。
この1
aov.ex2 = aov(V2~factor(V1), data=ex2)
summary(aov.ex2)