anovan
функция также имеет аргументы, которые позволяют вам задать два других типа модельных членов:
'nested'
аргумент задает матрицу, которая указывает, какие факторы вложены в другие факторы. Вложенный коэффициент является фактором, который принимает различные значения на каждом уровне своего вложенного фактора.
Предположим, что автомобильная компания имеет три завода, и каждый завод делает две модели автомобилей. Пробег газа в автомобилях может варьироваться от завода к заводу и от модели к модели. Эти два фактора, фабрика и модель, объясняют различия в пробеге, то есть ответ. Одной из мер интереса является различие в пробеге из-за методов производства между заводами. Другой мерой интереса является различие в пробеге моделей (независимо от завода) из-за различных проектных спецификаций. Предположим также, что каждый завод производит отдельные модели автомобилей для в общей сложности шести моделей автомобилей. Затем модель автомобиля вложена в фабрику.
Фабрика | Модель автомобиля |
---|---|
1 | 1 |
1 | 2 |
2 | 3 |
2 | 4 |
3 | 5 |
3 | 6 |
С вложенными моделями также обычно нумеровать вложенный коэффициент одинаково в каждом вложенном факторе.
'continuous'
аргумент задает, что некоторые факторы должны рассматриваться как непрерывные переменные. Остальными факторами являются категориальные переменные. Хотя anovan
функция может подгонять модели с несколькими непрерывными и категориальными предикторами, самая простая модель, которая объединяет один предиктор каждого типа, известна как анализ ковариационной модели. Анализ ковариации описывает специализированный инструмент для подбора кривой этой модели.
anova1
| anova2
| anovan
| kruskalwallis
| multcompare