重复测量方差分析---R语言

使用场景：

• 同一组被试在多个时间点的测量：例如，在药物实验中，研究者希望了解某种药物对同一组患者在多个时间点的效果。
• 同一组被试在不同条件下的测量：例如，心理学实验中，研究者可能希望了解同一组被试在不同刺激条件下的反应差异。

使用前提：

• 独立性：要求各组数据相互独立，互不相关
• 正态性：各组数据呈现正态分布
• 方差齐性：各组方差呈现反差齐性
• 球形对称：检验不同测量之间的插值的方差是否相等

准备数据：

1. 将数据在Excel中分好组

ID	condition_1	condition_2	value
1	A1	B1	11
2	A1	B2	12
3	A1	B1	11
…	…	…	…
n	A3	B3	21

2. 将数据转换为.csv文件
3. 导入数据

testvalue <- read.csv("path/data.csv")

4. 将所有分类变量设置为因子

testvalue$ID <- as.factor(testvalue$ID)
testvalue$A <- as.factor(testvalue$A)
testvalue$B <- as.factor(testvalue$B)

5. 正态性检验
   如果所有的点都离直线很近，落在置信区间内则说明正态性良好；
   如果不符合正态，那么近似正态也是可以的，或者当受试者数量大于等于30时数据是默认正态的。
   不符合正态性，则可以通过数据转换，可参考非正态到正态的转换------打酱油的工程师
   

install.packages("car")
library(car)
par(mfrow = c(1, 2))#在同一绘图区绘制1行2列的图形
qqPlot(lm(value~condition_1, data = testvalue), simulate = TRUE, main = 'QQ Plot', labels = FALSE)
qqPlot(lm(value~condition_2, data = testvalue), simulate = TRUE, main = 'QQ Plot', labels = FALSE)
par(opar)#还原

6. 方差齐性检验
   使用 Bartlett 检验进行方差齐性检验（p > 0.05 说明方差齐整）

bartlett.test(value~condition_1, data = testvalue)
bartlett.test(value~condition_2, data = testvalue)

7. 球形检验
   本处不另外进行检验，以下方法都会带有球形检验

8. 重复测量方差分析

• 使用ezANOVA

install.packages("ez")
library(ez)

result_anova <- ezANOVA(
  data = testvalue,
  dv = .(value),  
  wid = .(ID),         # 指定参与者ID
  within = .(condition_1, condition_2), # 指定被试内因素（条件）
  detailed = TRUE,       # 如果需要详细输出
  type = 3               # 方差分析的类型
)

• 使用bruceR

install.packages("emmeans")
install.packages("bruceR")
library(emmeans)
library(bruceR)

result_manova <- MANOVA(
  data = testvalue,
  dv = "value",  
  subID = "ID",      # 指定参与者ID
  within = c("condition_1", "condition_1") # 指定被试内因素（条件）
)

# 成对比较（事后检验）
emmeans_condition_1_by_condition_2 <- EMMEANS(result_manova, "condition_1", by="condition_2")
# 等同于
# emmeans_result <- emmeans(result_manova, pairwise ~ condition_1 | condition_2)

# 成对比较（事后检验）
emmeans_condition_2_by_condition_1 <- EMMEANS(result_manova, "condition_2", by="condition_1")

9. 绘制交互作用（看个人需要）

with(testvalue, interaction.plot(condition_2, condition_2, value,type='b',
col=c('red','blue'),pch=1:2))

【参考文章】：
R语言做两因素重复测量方差分析------Epiphany心理
R语言和医学统计学（6）：重复测量方差分析------医学和生信笔记