ID01~ID10 の10人が、Ctrl、Type21、Type22 の3種類の何かを試し、100点満点の得点をそれぞれつけた場合について分析します。
データはこんな感じ。
まずはライブラリとデータの読み込み
library("multcomp")
data <- read.delim("clipboard",header=T)
対応のある分散分析
モデルを定義して、IDを変数にすることで「対応あり」と解釈することができる。
参考:http://whitewell.sakura.ne.jp/R/Rstatistics-06.html
summary(aov(F01~ID+type, data=data))
出力
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
ID 9 4682 520.2 12.189 5.54e-06 ***
type 2 181 90.5 2.121 0.149
Residuals 18 768 42.7
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘
残念ながら、type による差はなさそうです。
Tukeyの方法で、有意差のあるペアを見つける
分散分析せずに、最初からこっちだけのほうがいい説もあります。
参考:https://toukeier.hatenablog.com/entry/how-to-do-tukey-test/
TukeyHSD(aov(F01~ID+type, data=data))
今回は不要な ID の組合せも全部計算されちゃうので、出力は省略。